| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-02-25 |
| タイトル |
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タイトル |
ドアの開閉動作に基づく人物識別手法の提案と初期評価 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Proposal and Initial Evaluation of Human Identification Based on Door Opening/Closing Operations |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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九州大学工学部電気情報工学科学部 |
| 著者所属 |
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九州大学工学部電気情報工学科学部 |
| 著者所属 |
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九州大学大学院システム情報科学研究院 |
| 著者所属 |
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関西大学総合情報学部 |
| 著者所属 |
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九州大学大学院システム情報科学研究院 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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ISEE, Kyushu University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Faculty of Informatics, Kansai University |
| 著者所属(英) |
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en |
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ISEE, Kyushu University |
| 著者名 |
光来出, 優大
林, 健太
石田, 繁巳
田頭, 茂明
福田, 晃
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| 著者名(英) |
Yudai, Mitsukude
Kenta, Hayashi
Shigemi, Ishida
Shigeaki, Tagashira
Akira, Fukuda
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，技術の発達によりコンピュータの小型化が進み，様々な場面でのセンシングが可能となった．屋内センシングにおける従来のユーザ装着型人物推定手法やカメラを用いた人物推定手法では，ユーザの心的負担が大きいことが課題である．本稿では，環境側に設置された加速度 ・ 角速度センサを用いた，ドア開閉動作に基づく人物識別手法を提案する．ドアの開閉動作ではドアノブの回し方やドアの開閉速度などに個々人の特徴が現れる．このためドアの加速度やドアノブの角速度の波形データを解析して，人物を識別する．ドアノブに取り付けた加速度 ・ 角速度センサより得られたデータから抽出した特徴量を用いて機械学習により人物識別を行う．少人数集団における人物識別の結果，平均で 0.788 という精度での識別が可能であることを確認した． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In recent years, sensing in various situations becomes possible due to the advances in wireless networking, computing, and sensing technologies. For human sensing, wearable devices and cameras installed in the environment are widely utilized, which is though stressful for the sensing target people. In this paper, we present a human identification method based on door opening/closing operations. Door opening and closing operations such as door knob turning operations and speed of door movement are dependent on people. We analyze the acceleration and angular velocity data derived by accelerometer and angular velocity sensor attached to a door knob to identify people who opens/closes the door. We develop a machine learning based human identifier utilizing features extracted from the acceleration and angular velocity data. Experimental evaluations revealed that our human identifier successfully identified human in a small group with an accuracy of 0.79 on average. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11851388 |
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL）
巻 2019-MBL-90,
号 32,
p. 1-6,
発行日 2019-02-25
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8817 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MBL19090032.pdf (1.6 MB)
