抄録
日本では超高齢社会に突入し、それに合わせて独り暮らしの高齢者も増えていくことが予想される。介護者の負担を減らすためにも、高齢者の状態をリアルタイムに把握できる技術が必要となる。本研究では、住環境においてセンサネットワークを適用し、人間の状態検出を目的とした、システム及びアルゴリズムの提案を行う。人間の状態推定に関する方法は、これまで多く提唱されているが、そのほとんどがオフラインによる方法論に基づいている。しかし、人間の動作・行動には基本的に個人差があり、オフラインの処理では、各状態のモデルを構築するのに膨大なデータが必要なる。さらに、取得されるセンサデータは、システムの設置環境にも大きく依存するため、未知・動的な環境に対して柔軟に適応可能な方法論が必要となる。そこで、本研究では、適応的に人間の状態パタンの学習が可能なスパイキングニューラルネットワークに基づくオンライン学習手法を適用する。
