HascToolを使った行動識別

http://hasc.jp

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HASC Challenge 2010 Web

• サイトの場所• http://hasc.jp/hc2010/

• Menu• HOME,HC2010概要,応募要項,データ形式,ダウンロー

ド,HASCLogger,HASCTool,チュートリアル,スケジュール,よくある質問,HASCへのリンク

• HASC Challenge 2010 Web との対応表• スライド番号：3～5 －HASC Tool

• スライド番号：6～8 －データ形式

• スライド番号：9～13 －データ形式,HASC Tool

• スライド番号：14～16 －HASC Tool

• スライド番号：17～21 －HASC Logger

• スライド番号：22～26 －チュートリアル

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HASC Toolとは？

• 行動情報処理のためのツール

• HASC Toolの種類

• ダウンロード版：お試し版• HASC Challenge2010ホーム＞ダウンロードページ

• Souceforge.jp版：開発者向け• 入手方法は後程紹介します

• HASC Logger との連携

• HASCLoggerは行動データ収集のためのツール

• iPhone,iPodtouchで利用可能

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HASC Toolの環境設定

• 1.Eclipse RCP(3.6)のインストール

• 2.プラグインの入手• Zest plugin (ver 1.2.0)

• Subversive

• SVN Team Provider

• SVNConnectores，SVNkit1.3.2Implemenation

• 3.Sourceforgeにアクセス• HASC Tool

• HASCLoggerServerPlugin

• SampleData4

HASC Toolのセットアップ

• HascToolの起動

• Run configuration の作成• Main Tab

• Arguments Tab

• Plug-ins Tab

• サンプルデータのimport

• HASC Toolの更新

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提出データ構成～HASC Challenge

• 学習データ• 対象とする行動：stay, walk, jog, skip, stUp, stDown

• 一回の計測時間：20秒

• 一人あたりの計測回数：5セット

• 必要データ：5人分

• 加速度データ(.csv)+メタデータ(.meta)

• シーケンスデータ• 全行動が含まれたデータ（各々の行動は5秒以上続ける）

• 一回の計測時間：120秒

• 一人あたりの計測回数：1セット

• 必要データ：5人分

• 加速度データ(.csv)+メタデータ(.meta)+ラベルデータ(.label)

• 可能ならシーケンスの様子のビデオをつけてください

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提出フォルダの構成

• 提出フォルダ名：entry+エントリー番号• 参加登録受付後にこちらからメールで通知

• 行動ごとの指定フォルダ名リスト• シーケンス：0_sequence

• 静止：1_stay

• 歩く：2_walk

• ジョギング：3_jog

• スキップ：4_skip

• 階段を上る：5_stUp

• 階段を下る：6_stDown

• 行動者フォルダ名リスト• 1人目：name_1

• 2人目：name_2

• 3人目：name_3

• 4人目：name_4

• 5人目：name_5

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提出フォルダの構成

• シーケンスデータ

• 行動者フォルダの中に作成

• 加速度データ，メタデータ，ラベルデータで1セット

• 収集データ量：一人1セット

• 画像中では2セット分入ってます

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• 学習データ

• 行動者フォルダの中に作成

• 加速度データ，メタデータで1セット

• 収集データ量：一人5セット

• 画像中では2セット分入ってます

サンプルデータの閲覧～加速度データ[.csv]

• データ構成• [時間(sec)],[x軸加速度(G)],[y軸加速度(G)],[z軸加速度(G)]

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サンプルデータの閲覧～加速度データ[.csv]

• 波形の表示• 縦軸：加速度(G), 横軸：時間(sec)

• センサX軸：青色, センサY軸：赤色, センサZ軸：緑色

• 波形ビューの操作• 表示する範囲の変更：“+t”,“-t”,“+v”,“-v”

• 時刻の左端を0とする:“rt”

• 選択した時間範囲をテキストエディタ上に表示:“?t”

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サンプルデータの閲覧～メタデータ[.meta]

• データの要素• TerminalType,Frequency(Hz),Activity,性別,身長(cm), 体重

(kg),履物,路面状態,場所,センサデバイス取り付け位置＋任意情報

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サンプルデータ閲覧～ラベルデータ[.label]

• データ構成• 1行目：対象とするcsvデータの絶対パス

• 2行目以降：[開始時刻(sec)][終了時刻(sec)][Activity]

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サンプルデータ閲覧～ラベルデータ[.label]

• ラベル付き波形表示• Wave&Labelsをクリック

• ラベル付け:“?L”

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hascxbdファイル

• hascxbdファイル（ブロック図）

• ブロック図• 複数のブロックを連結

• 様々なデータ処理を行う

• 実行＆終了• 実行：BD実行ボタン

• 終了：BD停止ボタン

• ブロック図の編集• ブロックの新規作成：“+B”＋クラス名の入力

• ブロックの削除：対象ブロックをクリック＋“Del”

• プロパティ設定：対象ブロックをクリック＋プロパティ項目の編集

• コネクションの作成：Ctrlキーを押しながら送信元と受信先を順にクリック＋“+C”

• コネクションの削除：対象コネクションをクリック＋“Del”

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hascxbdファイル• empty.hascxbd

• 空のブロック図。新規作成する時のテンプレートとして使用して下さい

• sin.hascxbd

• sin(t) を、WaveViewに実時間で表示

• sin_file.hascxbd

• sin(t) を、CSVファイルに出力

• udpReceiver.hascxbd

• HascLoggerから、UDPでベクトル信号を受信し、ファイルに書き出し ＆WaveViewに表示

• viewCSVFileInWaveView.hascxbd

• ダイアログで指定されたCSVファイルを読み込み、WaveViewに表示

• viewLabelFileInWaveView.hascxbd

• ダイアログで指定されたラベルファイルを読み込み、（ラベリング対象のCSV

ファイルと合わせて）WaveViewに表示

• CSVnorm.hascxbd

• ダイアログで指定されたCSVファイルを読み込み、ベクトルのノルムを計算し、ファイルに書き出し＆WavaViewに表示

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（例）CSVnorm.hascxbdの実行

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加速度データ ベクトルノルム計算後

• CSVnorm.hascxbd• 1.加速度情報ベクトル

• 2.ノルム計算

• 3.ファイル出力

HASC Logger

• 行動データ収集を目的としたアプリ• iTune Store から入手

• HASC Loggerの設定• iPhone,iPod touchの設定アプリ＞HASC Logger

• Data to record

• AccelerationのみON

• Send Logs as UDP Packet

• IP:Port

• HASC Toolを動かしているPCのIPアドレス+:6666

例）192.168.100.10:6666

• ServerURL

• http://IPアドレス 例：http://192.168.100.10:666617

行動データ収集準備• HASC Loggerの起動

• Log List

今までに収集したデータ一覧の表示

• New

データ収集の設定画面

• データ収集の設定• データ収集開始ボタン

• Start Sensing After Delay

ボタンを押して5秒後にデータ収集を開始

• Start Sensing Immediately

ボタンを押してからすぐにデータ収集を開始

• Metadata :メタデータ設定画面に移動

• View :収集データの観覧画面に移動()

• Upload :HASC Tool にデータ転送

• Delete :収集したデータを削除

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行動データ収集準備

• メタデータの設定

• Comment

• 直接打ち込み

• 自由にコメントをかけます

• Tags

• リストから選択・追加

• 直接打ち込みも可能

• カンマ“,”で区切る

• センサの位置や行動の種類などのデータ収集環境情報を入力 19

行動データ収集

• データの収集• データ収集開始ボタンを押すことによって開始

• データ収集中：現在のセンサ値を表示

• データ収集の終了

• 手動：Stop Sensingボタンを押す

• 自動：事前にデータ収集時間を指定しておくと自動的に終了iPhone,iPod touchの設定＞HASC Logger＞Logging Option

Logging Duration(sec)

• 収集データの表示• 収集データの形式

• 日時 センサの種類時間(sec),センサ値１,センサ値２

• 例）右図

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収集データのアップロード

• HASC Tool側• HASCLoggerServerを使用：収集データを受信するサーバ

• ログの保存先ディレクトリを選択

• ツールバーの(H)ボタンを押して起動

• アップロード終了後に(H)ボタンを押して終了

• HASC Logger側

• Uploadボタンを押す

• 確認画面（例：右図）

• アップロード内容• センサ値，メタデータ，端末ID

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行動識別の流れ

• 行動識別

• 学習フェーズ• 学習データの収集

• 特徴量抽出

• 機械学習

• 識別フェーズ• シーケンスデータの収集

• 特徴量抽出

• 行動の識別

• 識別精度の評価22

HASC Toolを使った特徴量抽出

• 対象データ• 学習データ，シーケンスデータ

• 特徴量抽出手順• 1.CSVtoFeature.hascxbdを開く

• 2.GraphEditタブをクリック

• 3.ブロック図の編集

• 4.hascxbdファイルの実行

• CSVtoFeature.hascxbd

• 特徴量：最大，最小，平均，分散，エネルギー

• 窓幅：5.12秒（ずらし幅:50%）23

HASC Toolを使った機械学習

• 対象データ• 学習データ

• 機械学習手順• 1.machineLearning.hascxbdを開く

• 2.GraphEditタブをクリック

• 3.ブロック図の編集• activity項目に入力：stay,walk,jog,skip,stUp,stDownの中から選択

• fileSystemPath:学習データの場所を指定(ファイル拡張子は.csv)

• 4. C:\works\HASCTool\ML_OutPut.csv の作成（ブロックのプロパティ項目で設定変更可能）

• 5.hascxbdファイルの実行

24学習データファイル

内容

HASC Toolを使った行動識別

• 対象データ• シーケンスデータ

• 行動識別手順• 1.activityIdentifivation.hascxbdを開く

• 2.GraphEditタブをクリック

• 3.ブロック図の編集

• fileSystemPath:学習データの場所を指定(ファイル拡張子は.csv)

• 4.hascxbdファイルの実行

• 識別結果ファイル（右図）• 拡張子は“.label”

• csv形式

• [開始時刻(sec)],[終了時刻(sec)],[Activity]

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HASC Toolを使った識別精度の評価

• 評価手順• 1.evaluation.hascxbdを開く

• 2.GraphEditタブをクリック

• 3.ブロック図の編集

• 4.hascxbdファイルの実行

• 5.生成されたファイルを右クリック

• 6.OpenWith -> External programs -> ワークシートを選択

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