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データ形式

行動データ(6種類の行動)

データ形式はHASC Challenge 2010と似ていますが、いくつか変更点がありますので、HASC Challenge 2010に参加された方も下記の内容を参照してください。HASC Challengeでは,加速度データや角速度データなどの行動データ(*.csv)、メタデータ(*.meta)、ラベルデータ(*.label)の3種類のデータ形式を扱います。

学習データ(昨年のデータ形式と同様です)

  • 対象とする行動:『静止(直立)』『歩行』『ジョギング』『スキップ』『階段を上る』『階段を下りる』の6種類
    『スキップ』についてはこちらを参考にしてください。
  • 1回の計測時間: 20
  • 1人あたりの計測回数: 5セット
  • 必要データ: 5人分
  • 行動データ(*.csv)+メタデータ(*.meta)の提出
  • ファイル名は半角英数字で、1計測毎にユニークな名前をつけてください。
    ex)hasc_walk1.csv , hasc_walk1.meta , hasc_jog2.csv , hasc_jog2.meta

シーケンスデータ(昨年とは若干異なります)

  • 全行動が含まれた行動データ
  • ひとつの行動は10秒以上続けなければいけない
  • 1回の計測時間: 5
  • 1人あたりの計測回数: 1セット
  • 必要データ: 5人分
  • 行動データ(*.csv)+メタデータ(*.meta)+ラベルデータ(*.label)の提出
  • 可能ならシーケンスの様子のビデオをつけてください(後ろ姿でもOK)
  • ファイル名は半角英数字で、1計測毎にユニークな名前をつけてください。
    ex)hasc_test1.csv , hasc_test1.meta , hasc_test1.label

実環境データ

  • ランドマーク間の移動
  • 1人あたりの計測回数: 1セット
  • 行動データ(*.csv)+メタデータ(*.meta)+ラベルデータ(*.label)の提出
  • ファイル名は半角英数字で、1計測毎にユニークな名前をつけてください。
    ex)hasc_test1.csv , hasc_test1.meta , hasc_test1.label

行動データ(*.csv)

データの構成 -(加速度の場合)

  • ファイル名:*-acc.csv (*は任意に設定可)
  • csv形式
  • [時刻(sec)],[X軸(G)],[Y軸(G)],[Z軸(G)]
    1.0(G)≒9.80665(m/s2)
  • 学習データ:20秒、シーケンスデータ:5
  • サンプリングレート:10~100(Hz)

データの構成 -(角速度の場合)

  • ファイル名:*-gyro.csv (*は任意に設定可)
  • csv形式
  • [時刻(sec)],[X軸(rad/sec)],[Y軸(rad/sec)],[Z軸(rad/sec)]
  • 学習データ:20秒、シーケンスデータ:5
  • サンプリングレート:10~100(Hz)

データの構成 -(地磁気の場合)

  • ファイル名:*-mag.csv (*は任意に設定可)
  • csv形式
  • [時刻(sec)],[X軸(μT)],[Y軸(μT)],[Z軸(μT)]
  • 学習データ:20秒、シーケンスデータ:5

データの構成 -(GPSの場合)

  • ファイル名:*-loc.csv (*は任意に設定可)
  • csv形式
  • 学習データ:20秒、シーケンスデータ:5
  • HASC Loggerを使った場合、@以降は削除してください。

メタデータ(*.meta)

サンプルファイル

6種類の行動データ用メタファイル:サンプルはこちらから入手

実環境型行動データ用メタファイル:サンプルはこちらから入手

データの要素

以下の項目に関する情報は必ず入れてください。もちろん、上記の例以外の要素を追加していただいても構いません。今後の参考にさせていただきます(氏名などの、個人情報は、なるべく要素としないようにしてください)。コロン(:)や、セミコロン(;)は、半角でお願いします。

    <<必須要素>>

  • TerminalType
    使用デバイスに関する情報をセミコロン(;)で区切って記述します。
    メーカ情報;デバイス情報;OS情報;その他情報という形式で記述して下さい。
    ex) TerminalType: ATR;WAA004
    ex2)TerminalType: Apple;iPod touch 4G;iOS 4.3

  • Frequency(Hz)
    計測周波数です。10~100Hzの中から選択してください。
    ex) Frequency: 50

  • Gender
    被験者の性別を書いてください。male, femaleから選択してください。
    ex) Gender: male

  • Generation
    被験者の世代を書いてください。年代と世代(early,late)を入力してください。
    ex) Generation: 20;early
    ex2) Generation: 30;late

  • Height(cm)
    被験者の身長を入力してください。健康診断結果の使用を推奨します。
    ex) Height(cm): 172

  • Weight(kg)
    被験者の体重を入力してください。健康診断結果の使用を推奨します。
    ex) Weight(kg): 63

  • Shoes
    被験者の靴の種類を記述してください。もし材質に特徴があればhard,soft等の情報を追加してください。
    ex) Shoes: sneakers
    ex2)Shoes: leather shoes
    ex3)Shoes: mule;hard

  • TerminalMount
    センサ取り付け状態を記入してください。 fixed , freeのどちらかを選択
    • fix:センサの可動範囲が、装着部位に対して1cm程度以内, センサの傾きの幅が10度以内
      ex) センサが体に固定バンドで装着されている状態
    • free:固定条件を満たしていない場合
      ex) センサをズボンのポケットに入れて計測
    ex) TerminalMount: free

  • TerminalPosition
    下図を参考にして、センサデバイス取り付け位置に関する情報を記入してください。
    TerminalMountがfixedの場合左図を参考にし、TerminalMountがFreeの場合右図を参考にしてください。

    (図の読み方)Tree構造になっているので、先頭から順に該当する項目をたどっていただき、各項目を半角セミコロン“;”に分けて入力してください。
    ex) TerminalPosition: arm;left;hand
    ex2)TerminalPosition: hip
    ex3)TerminalPosition: wear;pants;waist;fit;left-front
    ex4)TerminalPosition: wear;outer;neck;right

  • AttachmentDirection
    下図を参考にしてセンサ取り付け方向を記入してください。

    ex) AttachmentDirection: top

    <<6種類の行動データで必要>>

  • Activity
    sequence , stay , walk , jog , skip , stUp , stDownの中から選択してください。
    ex) Activity: stDown

  • Floor
    データを収集したときの床の種類を記述してください。もし特徴があればhard,soft等の情報を追加してください。
    ex) Floor: asphalt
    ex2)Floor: carpet;soft

  • Place
    データを計測した場所を記述してください。
    ex) Place: outdoor

  • <<実環境データで必要>>

  • Weather
    計測時の天候をfine, cloudy, rain, snowから選択し、記入してください。

    ex) Weather: fine
  • Start
    行動開始地点を記入してください。

    ex) Start: stationTicketGate
  • Goal
    行動終了地点を記入してください。

    ex) Goal: building4F

データの構成

メタデータの構成は以下の形式で統一してください。

key: value

文字は全て半角英語を使用してください。valueが複数ある場合は、セミコロン";"でvalueを区切ってください。コロン(:)や、セミコロン(;)は、半角でお願いします。

参考:6種類の行動データ

参考2:実環境行動データ



ラベルデータ(*.label)

ラベルデータ作成方法については、チュートリアルのページのHASC Toolを使ったラベリングの項目を参照してください。

データの構成

下図を参考にして、以下の項目を記入してください。

  • 必須:ラベルデータが対象としている行動データの絶対パス
  • 任意:ラベルデータが対象としている音声データの絶対パス
  • 必須:行動ラベル情報
  • 任意:イベント情報


行動ラベル情報

6種類の行動データ

stay, walk, jog, skip, stUp, stDownから選択しラベル付をしてください。

実環境データ

(図の読み方)Tree構造になっているので、先頭から順に該当する項目をたどっていただき、各項目を半角セミコロン“;”に分けて入力してください。 尚、同じ時刻に複数の行動をとる場合、ラベルを重複させても構いませんので、可能な限り正確につけてください。


ex) 5061.546,5090.268,walk
ex2)
5153.366,5164.758,escalatorUp
5154.309,5163.452,walk


イベント情報

(図の読み方)Tree構造になっているので、先頭から順に該当する項目をたどっていただき、各項目を半角セミコロン“;”に分けて入力してください。
尚、indoor(歩いていて3秒間空が見えない), outdoor(歩いていて3秒以内で空が見える)と定義します。

ex) 5101.354,,move;floor;1F
ex2) 5282.791,,door;auto;open


提出フォルダの構成

6種類の行動データ

  • 参加登録確認メールにエントリー番号が記載されているので、entry+エントリー番号を提出フォルダ名としてください。
    ex)エントリー番号が02の場合:entry02
  • 提出フォルダの中に、行動毎の指定フォルダ名リストを参考に、行動フォルダを作成してください。

    <<行動毎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
    • 階段を下りる:6_stDown

  • 行動フォルダの中に被験者フォルダを作成してください。
  • <<被験者フォルダ名リスト>>

    • 1人目:person_1
    • 2人目:person_2
    • 3人目:person_3
    • 4人目:person_4
    • 5人目:person_5

  • 行動者フォルダの中に、学習データ(5セット) or シーケンスデータ(1セット)を保存してください。
    • 学習データの場合:加速度データ、メタデータが5つずつあります
    • 1計測毎に、行動データ(.csv)、メタデータ(.meta)の各ファイルの名前を統一してください(下図参照)。


    • シーケンスデータの場合:各種行動データ、メタデータ、ラベルデータが1つずつあります
    • 1計測毎に、行動データ(.csv)、メタデータ(.meta)、ラベルデータ(.label)の各ファイルの名前を統一してください(下図参照)。

実環境データ

  • 参加登録確認メールにエントリー番号が記載されているので、entry+エントリー番号を提出フォルダ名としてください。
    ex)エントリー番号が02の場合:entry02
  • 実環境行動データのサンプルデータを参考にして、提出フォルダを作成してください。
  • 必要なファイル:行動データ (*.csv),メタデータ (*.meta),ラベルデータ (*.label)
  • 1計測毎に、行動データ(.csv)、メタデータ(.meta)の各ファイルの名前を統一してください(下図参照)。