@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00194630,
 author = {光来出, 優大 and 林, 健太 and 石田, 繁巳 and 田頭, 茂明 and 福田, 晃 and Yudai, Mitsukude and Kenta, Hayashi and Shigemi, Ishida and Shigeaki, Tagashira and Akira, Fukuda},
 issue = {32},
 month = {Feb},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2019}
}