[ 導讀 ] 在不侵犯個人隱私的前提下掌握用戶行為的方法是在用戶身上佩戴加速度傳感器，用來推斷用戶的行為。但是，這種方法一般推斷不出用戶是在做飯還是在吃飯等行為。

        在日本，擴大傳感器應用范圍的研究開發現在非常活躍。2013年11月5～7日于日本宮城縣仙臺市舉行的第30屆“傳感器、微機械及應用系統”研討會上就提出各種各樣的傳感器應用方案。下面就來介紹一下其中的用傳感器識別用戶日常行為的技術。

        用戶是在做飯，吃飯，還是在洗碗?日本大阪大學研究生院信息科學研究科副教授前川卓也在研討會上發表了用傳感器來識別這些日常行為的技術(演講序號6AM2-E-4)。

        在不侵犯個人隱私的前提下掌握用戶行為的方法是在用戶身上佩戴加速度傳感器，用來推斷用戶的行為。但是，這種方法一般推斷不出用戶是在做飯還是在吃飯等行為。

        從攝像頭和麥克風提取特征

        此次前川發表的是從人身上佩戴的多個傳感器提取行為特征，由此推斷行為內容的技術。腕帶式試制品上安裝了攝像頭和麥克風。前川說：“很多日常行為都跟手部運動相關”，因此要通過從手部獲取的影像和聲音提取活動特征。

        這項研究的主要目的是，找出一種算法來確立作為輸入的“多個傳感器的輸出”與作為結果的“行為內容”之間的關系。現在已投入使用的很多傳感器系統的輸入與輸出的關系是比較簡單的。比如，在檢測傾斜的應用中，只要結合加速度傳感器的輸出，就能掌握是否傾斜。

        這次用來推斷結果的算法，有的地方跟大數據分析很象。首先從傳感器數據中提取特征數據(輸出的周期等)，然后制作被稱作“特征矢量”的數據集。另一方面，準備好特定行為，例如做飯時的典型特征矢量，與從傳感器獲得的特征矢量進行比較。前川介紹說，有密切關聯的要素(特征)是研究人員憑感覺提取的。

        該技術可用于更為具體的行為識別，比如記錄自己行為的生活日志、獨居老人的看護以及確認是否已服用某種藥物等。

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