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  1. 研究報告
  2. ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)
  3. 2019
  4. 2019-HCI-182

時間周波数解析と畳み込みニューラルネットワークを用いた足音の個人識別と特徴解析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195323
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195323
694c261e-0b24-491f-a17f-f7b3b7724995
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HCI19182006.pdf IPSJ-HCI19182006.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-03-11
タイトル
タイトル 時間周波数解析と畳み込みニューラルネットワークを用いた足音の個人識別と特徴解析
タイトル
言語 en
タイトル Personal Identification and Feature Analysis of Footsteps using Time Frequency Analysis and Convolution Neural Network
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 行動計測と認識
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
中部大学工学研究科情報工学専攻
著者所属
中部大学工学研究科情報工学専攻
著者所属(英)
en
Chubu University
著者所属(英)
en
Chubu University
著者名 塩田, 陽也

× 塩田, 陽也

塩田, 陽也

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板井, 陽俊

× 板井, 陽俊

板井, 陽俊

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 人間の足音には個人の特徴があり,聞きなれた足音を聞くことにより我々はある程度個人を識別することができる.歩行足音から人物の特定が可能であれば,防犯システムや生体認証システムに用いることができる.従来では,音声認識において有効とされた信号処理により足音の特徴を抽出し,識別を行う研究が行われた.しかし,個人を特徴づける足音の音響学的な成分については言及されていない.本研究では,はじめに機械学習を用いて識別器に足音を学習させることにより,人が個人を識別する際の「聞きなれた状態」を模擬する.次に,識別に用いられた特徴の可視化を行う.識別器が識別に用いた判断の根拠を可視化することにより,足音の個人特徴が現れやすい成分を解明する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1221543X
書誌情報 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)

巻 2019-HCI-182, 号 6, p. 1-6, 発行日 2019-03-11
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8760
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
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Ver.1 2025-01-19 23:09:21.587862
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