情報処理学会 インタラクション2026

近年ウェアラブルセンサを用いた行動センシングは，日常動作やスポーツパフォーマンスの記録などを中心に様々な応用が期待されている．我々は行動証明への利用という目標を設定しており，そのためには高い識別性能と，データ取得の過程で不正がないことを保証する仕組みが求められる．本研究ではセンシング過程においてユーザが装着位置や装着者を改ざんすることを不可能にするため，ウェアラブルセンサの装着位置識別と使用中におけるユーザ認証を目的としている．本研究ではそれぞれのタスクに対して深層学習モデルを構築し，その有効性を検証した．装着位置識別モデルでは全クラスでF1スコア0.90以上を達成した．また装着者認証モデルでは2-fold交差検証をランダムに5回実行し，等価エラー率3.6% を実現した．さらに未知の他人が本人をなりすますような動作をしたときの検証を実施し，なりすまし攻撃に対する耐性を調査した．本提案手法は行動証明システムにおける改ざんの困難性の確保に対して貢献するものである．