マイクロ波センサを用いた異常状態検知手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-02-10
• タイトル: マイクロ波センサを用いた異常状態検知手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: abnormality detection method for elderly people by microwave sensors
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者名: 鄭, 希; 沼尾, 雅之
• 著者名(英): Xi, Zheng; Masayuki, Numao
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では，非接触式マイクロ波センサを用いて得たバイタルデータから状態認識をすることによって，転倒，認知症や脳卒中など，高齢者に特有の異常を検知する手法について説明する．本手法には状態認識モデルと変動検知モデルという 2 つのモデルを含めている．状態認識モデルとは，心拍，呼吸と体動情報を用い，分類アルゴリズムで状態を認識することである．変動検知モデルとは，特異スペクトルで体動波形の変化を定量化するものである．最後，2 つのモデルを評価し，結果を得られた．この結果により，提案手法は異常検知分野に応用されることが期待できると考えられる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we propose a method to detect abnormalities for the old people, such as falling, dementia, and cerebrovascular disease by recognizing the state from the vital data using the noncontact microwave sensor. This method includes two models, state recognition model and variation detection model. The state recognition model is to recognize the state by classification algorithm using heartbeat, respiration and body motion information. The variation detection model quantifies the intension of body movement by specific spectrum. Finally, we evaluated the two models and get the result. Based on this result, it can be expected that the proposed method can be applied to the abnormality detection field.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1271737X
• 書誌情報: 研究報告高齢社会デザイン（ASD）; 巻 2017-ASD-7, 号 1, p. 1-8, 発行日 2017-02-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2189-4450
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会