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アイテム

  1. 研究報告
  2. オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)
  3. 2019
  4. 2019-AVM-107

一歩分足音を用いた個人識別手法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/200833
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/200833
cd999bca-9e15-4b79-a866-bf198a979072
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AVM19107010.pdf IPSJ-AVM19107010.pdf (1.1 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 2019-11-28
タイトル
タイトル 一歩分足音を用いた個人識別手法
言語
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
九州大学大学院システム情報科学府
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院
著者所属
九州大学大学院システム情報科学研究院
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
著者所属(英)
en
Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
著者所属(英)
en
Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
著者名 堀, 佑貴

× 堀, 佑貴

堀, 佑貴

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安藤, 崇央

× 安藤, 崇央

安藤, 崇央

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福田, 晃

× 福田, 晃

福田, 晃

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,歩行足音による個人識別が可能であることが示され,その識別率向上に向けた研究が進められている.従来手法では複数の足音を対象としており,録音条件や録音した足音の切り出し方法などに多くの制約を課している.これに対し筆者らの従来研究では,1 歩分の歩行足音のみを対象とし,録音条件や切り出し方法など少ない制約のもと頑健に識別できる手法を提案している.本稿では,この提案手法を用いて同一の履物を履いて歩行した場合と履物を履かずに靴下のみの着用で歩行した場合に対しても個人識別が可能であるか検討を行なった.実験の結果,メルスペクトログラムを入力とし,SVM を用いた手法,及び水増しデータを学習した CNN を用いた手法を用いる事で,平均精度 98% 以上で個人識別が可能であったことを報告する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438399
書誌情報 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)

巻 2019-AVM-107, 号 10, p. 1-6, 発行日 2019-11-28
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8582
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 21:14:01.275899
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