単純なアプローチで複雑な看護活動を特定できるか？

過去20年間、モーションキャプチャ、加速度センサ、ジャイロスコープなど多様なセンサからのデータを用いて、人の行動を識別するためのより複雑な手法が次々と開発されてきた。これまでの研究の多くは、歩行、食事、走行など単純な人間の行動の識別に焦点を当てていた。しかし、私たちの日常生活中で行われる多くの活動は、それらよりもはるかに複雑である。こうした複雑な行動認識に関する研究を促進するために、「ナースケア行動認識チャレンジ」[1]が開始された。このチャレンジでは、位置情報、気圧、モーションキャプチャ、加速度センサデータを用いて、6種類の看護師の行動を識別することが課題となっている。本研究チーム「IITDU」は、この目的に向けたシンプルな手法の有効性を検討している。まず、センサデータから特徴量を抽出し、最も単純な分類器であるK近傍法（K-Nearest Neighbors: KNN）を用いる。KNN分類器のアンサンブルを用いた実験の結果、10分割交差検証において約87％の精度、1人を除いた被験者を用いた交差検証（leave-one-subject-out）では約66％の精度を達成することが可能であることが示された。