扩大传感器应用范围的研究开发现在非常活跃。2013年11月5～7日于日本宫城县仙台市举行的第30届“传感器、微机械及应用系统”研讨会上就提出各种各样的传感器应用方案。下面就来介绍一下其中的用传感器识别用户日常行为的技术。
用户是在做饭，吃饭，还是在洗碗?日本大阪大学研究生院信息科学研究科副教授前川卓也在研讨会上发表了用传感器来识别这些日常行为的技术(演讲序号6AM2-E-4)。
在不侵犯个人隐私的前提下掌握用户行为的方法是在用户身上佩戴加速度传感器，用来推断用户的行为。但是，这种方法一般推断不出用户是在做饭还是在吃饭等行为。
从摄像头和麦克风提取特征
此次前川发表的是从人身上佩戴的多个传感器提取行为特征，由此推断行为内容的技术。腕带式试制品上安装了摄像头和麦克风。前川说：“很多日常行为都跟手部运动相关”，因此要通过从手部获取的影像和声音提取活动特征。
这项研究的主要目的是，找出一种算法来确立作为输入的“多个传感器的输出”与作为结果的“行为内容”之间的关系。现在已投入使用的很多传感器系统的输入与输出的关系是比较简单的。比如，在检测倾斜的应用中，只要结合加速度传感器的输出，就能掌握是否倾斜。
这次用来推断结果的算法，有的地方跟大数据分析很象。首先从传感器数据中提取特征数据(输出的周期等)，然后制作被称作“特征矢量”的数据集。另一方面，准备好特定行为，例如做饭时的典型特征矢量，与从传感器获得的特征矢量进行比较。前川介绍说，有密切关联的要素(特征)是研究人员凭感觉提取的。
该技术可用于更为具体的行为识别，比如记录自己行为的生活日志、独居老人的看护以及确认是否已服用某种药物等。
