高齢者が安心して生活するために

IoTが普及して私たちの生活はますます便利になってきています。例えば、スマートスピーカなどがあり、生活をより豊かにしてくれるでしょう。IoTの一種にヘルスモニタリングがあります。高齢者が快適に自立して暮らせるようにするためには、日常生活中の行動がどのようなものなのかを解析することが重要になってきます。

具体的には、日常生活の動作の中にどのような異常があるかを観察することが必要です。例えば、冷蔵庫のドアを開けたままにしておくといった異常行動があれば、健康上の問題を抱えている可能性が高いです。異常行動を検知することは、特に高齢者にとって、とても重要なことなのです。

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それでは、ヘルスモニタリングシステムにおける高齢者の異常検知において、実際にどのような研究が行われているのでしょうか。Meriem Zerkoukらの研究を紹介します。

研究者らは、LSTMやCNNを用いてモデル構築・比較をし、異常行動の検知を試みました。

▼論文情報

著者：Meriem Zerkouk, and Belkacem Chikhaoui
タイトル：”Spatio-Temporal Abnormal Behavior Prediction in Elderly Persons Using Deep Learning Models”
URL：DOI

深層学習を用いた異常検知

まずはMeriem Zerkoukらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。