人間行動を把握することは健康管理や病気予防、高齢者の見守りなど様々な研究に応用可能なタスクです。また、近年スマートフォンなどのセンサを内蔵した端末が急速に普及したことでセンシングのコストが大幅に下落しました。これらことなどから,モバイル行動認識の研究が盛んに行われています。
西田研究室では、時系列信号に強い深層学習手法である Deep Recurrent Neural Network (DRNN)を用いることで高性能かつ高スループットな認識を可能にしました。
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