RFIDタグアレイを利用した非画像信号からの画像復元法とトイレ行動認識システムへの応用

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-03-15
• タイトル: RFIDタグアレイを利用した非画像信号からの画像復元法とトイレ行動認識システムへの応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Image Recovery from Non-image Signals Using a Passive RFID Tag Array and Application to Toilet Activity Detection System
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文（推薦論文）] 行動認識，RFID，GAN
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00217494
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻
• 著者所属: 現在，株式会社OPTiM
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者名: 大嶋, 政親; 沼尾, 雅之
• 著者名(英): Masachika, Oshima; Masayuki, Numao
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: IoTシステムを活用した高齢者の見守りシステムを導入することで高齢者の自立を促す効果や介護施設のスタッフの負担を減らすことが可能となる． 日常生活行動（ADL）の中でも，セルフケア動作に関する行動は，高齢者の自立度を測定する指標となるため認識対象としての重要度が高いが，その中でもトイレ動作は複数の動作が組み合わさって完成されるものであるため自動認識は特に難しい． 本研究では，パッシブRFIDタグと画像認識技術を組み合わせたプライバシ配慮・デバイスフリーのトイレ行動検知システムを提案する． 提案システムでは，人体の姿勢をとらえやすくするために，複数のRFIDタグを2次元状に配置したタグアレイを認識対象の背後の壁などに設置する． これにより，アンテナとタグアレイの間にいる人の影画像をRFIDタグの信号強度（RSSI）としてとらえることができる． この非画像信号と本当の画像の間のマッピングをpix2pixによって学習させることによって，タグアレイから得られた非画像信号のみから，画像データを復元することができるようになる． 最後に，生成された画像に対して畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）を用いた画像分類を行うことで行動を認識する． 評価実験として模擬トイレの個室にシステムを設置し，出力画像からCNNを用いて画像分類を行うことで「転倒」を含む8種類のトイレ動作を平均正解率92.18%で分類した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent days, IoT-based watching system for nursing home has been attracting attention because it can reduce the care staffs' workload and also it is used to make a care plan to promote the independence of aged persons. Among the activities that the system recognizes, activities named as Activities of Daily Living (ADL) are important, because it is used to estimate the functional independence measurement (FIM). Among them, toileting activity is especially important but difficult to recognize because it is accomplished in a complex sequence of multiple behaviors, and it is acted in a private room. The image recognition system cannot be used because the camera is not allowed there. In this paper, we propose a device-free toileting activity recognition system using RFID. For this purpose, we propose a two-dimensional tag-array with multiple RFID tags. RFID antenna is placed in front of the tag-array so that the subject's movement is captured as a shadow image on the tag-array. The received signal strength indicator (RSSI) of tags in tag-array is then translated to the real image of the subject by using deep learning technology named pix2pix. In the training phase, we capture the real image by a camera that is placed at the same position as the RFID antenna. The real image is used as a ground truth for pix2pix translation. Finally, the proposed system classifies 8 activities with high accuracy, including fall action of output image using CNN.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 63, 号 3, p. 908-916, 発行日 2022-03-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764