JP6838259B2 - 学習用データの生成装置、判定装置及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態による判定装置の構成図である。本実施形態による判定装置は、例えば、人が保持する加速度センサが出力する時系列データ(時間サンプル値列)に基づき、当該人の行動を判定する。例えば、加速度センサは、ウェアラブルデバイスに組み込まれ、人の手首に腕時計の様に装着される。また、例えば、加速度センサは、スマートフォン等に組み込まれ、人のポケット等に入れられて保持され、或いは、保持部材を用いて人の腕等に装着されて当該人に保持される。なお、本発明は、人の行動判定に限定されず、時間と共にその値(振幅値)が変化する時系列データに基づき何らかの判定を行うアプリケーションに適用することができる。
精度のよい判定を行うためには、非常に多数の学習用データを収集して判定装置の学習を行うことが重要である。しかしながら、非常に多数の学習用データを収集することは非常に手間のかかる作業である。したがって、本実施形態においては、実際に人にセンサを装着して収集した収集データに基づき、多くの学習用データを生成する。図6は、学習用データの生成装置の構成図である。
本実施形態では、人に装着したセンサによりラベル無しの収集データと、ラベル付きの収集データを集める。そして、上述した学習用データの生成装置を使用して、ラベル無しの収集データと、ラベル付きの収集データそれぞれから、ラベル無しの学習用データと、ラベル付きの学習用データを生成する。なお、ラベル付きの収集データは、動作との関係を求める必要があるため、多くのラベル付き収集データを集めることは非常に手間がかかる作業である。したがって、本実施形態では、より簡易に収集でき、よって、多くのデータを収集できるラベル無しの収集データから生成したラベル無しの学習用データを使用してまず各パイプラインの学習を行う。この学習には、例えば、Shallow stacked denoising autoencoderを使用することができる。なお、正則化には、L2正則化を使用することができる。
図1の判定装置は、2つの処理部20及び30を有するものであったが、本実施形態の判定装置は、3つ以上の処理部を有する構成とすることができる。さらに、処理部を後から追加することもできる。例えば、図1の構成において、処理部20の変換部は、そのまま時系列データを処理対象データとして出力し、処理部30の変換部は、時系列データを離散フーリエ変換して処理対象データを出力するものとする。この場合において、行動判定に役に立つ時系列データの変換が後から見つかった場合、新たな処理部を設けて、事前処理部10の出力を入力させれば良い。本実施形態による判定装置はモジュール構成であるため、既存の処理部20及び30については再学習する必要はなく、新たな処理部の学習と、判定部40の再学習のみ行えばよい。
非特許文献1の構成では、学習用データを取得するために使用したセンサとは異なる新たなセンサが取得したデータに基づき行動判定を行うには、当該新たなセンサが取得した学習用データに基づきCNNの全体の再学習を行う必要がある。なお、学習用データを取得するために使用したセンサとは異なる新たなセンサとは、例えば、学習用データを取得するために使用したセンサとは異なる人体の位置に取り付けて使用するセンサや、学習用データを取得するために使用したセンサとは異なるメーカ又は種別のセンサを意味する。本実施形態による判定装置はモジュール構成であるため、新たなセンサを使用する場合、既存のパイプラインを再学習する必要はない。
Claims (8)
- 収集した時系列データに基づきニューラルネットワークを用いた判定装置の学習用データを生成する生成装置であって、
前記時系列データのデータ値を変更する値変更手段と、
前記時系列データの各データの時間間隔を変更する間隔変更手段と、
前記時系列データに歪を付加する歪付加手段と、
前記時系列データに雑音を付加する雑音付加手段と、
を備え、
前記歪付加手段は、
前記時系列データの2番目以降のデータから処理対象データを選択し、
選択した処理対象データのデータ値を、1つ前のデータ値と同じに変更することで、前記時系列データに歪を付加することを特徴とする生成装置。 - 前記時系列データを前記値変更手段による処理対象とするかをランダムに判定する第1判定手段をさらに備えており、
前記値変更手段は、前記第1判定手段により処理対象として選択された前記時系列データのデータ値を変更することを特徴とする請求項1に記載の生成装置。 - 前記時系列データを前記間隔変更手段による処理対象とするかをランダムに判定する第2判定手段をさらに備えており、
前記間隔変更手段は、前記第2判定手段により処理対象として選択された前記時系列データの各データの時間間隔を変更することを特徴とする請求項1又は2に記載の生成装置。 - 前記時系列データを前記歪付加手段による処理対象とするかをランダムに判定する第3判定手段をさらに備えており、
前記歪付加手段は、前記第3判定手段により処理対象として選択された前記時系列データに歪を付加することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の生成装置。 - 前記値変更手段は、
第1分布に基づき選択した第1の値を、前記時系列データの各データ値に乗ずる第1手段と、
前記時系列データの各データ値それぞれについて、データ値に対して第2分布に基づき選択した第2の値を、当該データ値に乗ずる第2手段と、
を、備えていることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の生成装置。 - 前記間隔変更手段は、
第3分布に基づき選択した第3の値に応じて、前記時系列データの各データの時間間隔を変更する第3手段と、
前記時系列データを複数の時間区間に分割し、前記複数の時間区間それぞれについて、時間区間に対して第4分布に基づき選択した第4の値に基づき、当該時間区間の各データの時間間隔を変更する第4手段と、
を、備えていることを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の生成装置。 - ニューラルネットワークにより判定を行う判定装置であって、
請求項1から6のいずれか1項に記載の生成装置が生成した学習用データにより前記ニューラルネットワークの学習が行われていることを特徴とする判定装置。 - 請求項1から6のいずれか1項に記載の生成装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
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