コンテキスト情報に基づくスマートグラスを用いた家電選択手法の提案

孔, 全, 前川, 卓也, 宮西, 大樹, 須山, 敬之

本論文では，Google Glassに代表されるようなスマートグラスを用いて，ホームネットワークに接続したスマートホーム内の家電を容易に選択する手法の提案およびそれを実現するための手法設計を行う．提案手法では，Google Glassに搭載されたユーザの視線方向を撮影するカメラを用いて，ユーザが注目している家電を特定することで，家電の選択を実現する．すなわち，ユーザは頭部を注目する家電の方向に向けるだけで，その家電を選択できる．本研究では，ユーザの家電への注目行為をスマートグラス上の方位センサデータにより検出する．さらに操作したい家電の特定を実現するため，本研究の特徴として，カメラに加えて加速度センサなどの他のセンサから得られた行動や位置に関するコンテキスト情報を用いて，高精度な家電の特定を実現する点があげられる．これは，ユーザが操作したいと考えている家電は，そのユーザのコンテキスト情報に強く関係していると考えるためである．提案手法では，ディープラーニング技術を用いて画像特徴を抽出し，ノンパラメトリッククラスタリングを用いたラベルなしセンサデータからの行動や位置に関連する特徴抽出を行ったあと，マルチカーネル学習を用いてそれらの特徴を組み合わせた家電選択を行う．評価実験では，実際に様々なネットワーク家電が設置されたスマートホームでセンサデータを取得し，提案手法の効果を検証した．

We propose a method for selecting home appliances using a smart glass, which facilitates the control of network-connected appliances in a smart house. In this paper, we mainly describe on how we achieve a reliable performance on appliance selection by using a smart glass. Our proposed method is image-based appliance selection and enables smart glass users to easily select a particular appliance by just looking at it. The main feature of our method is that it achieves high precision appliance selection using user contextual information such as position and activity, inferred from various sensor data in addition to camera images captured by the glass because such contextual information is greatly related in the home appliance that a user wants to control in her daily life. Our experimental results, which use sensor data obtained in an actual house equipped with many network-connected appliances, show the effectiveness of our method.

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