@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228113,
 author = {Marwa, R. M. Bastwesy and 甲斐, 貴一郎 and 崔, 赫秦 and 荒川, 豊},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2023論文集},
 month = {Jun},
 note = {近年，ユーザーデバイスフリーのヒューマンセンシング技術の研究が飛躍的に進み，行動認識からバイタルサインモニタリングまで，様々なアプリケーションを実現することができるようになっている．本論文で我々は，四肢麻痺患者の意思疎通スポートのための頭部センシングシステムを提案する．Wi-Fi のチャネル状態情報（CSI）を活用し，CSI の時間-周波数特徴に基づき，多人数環境での正確な認識精度を保つ頭のうなづきモーションの検出やヘッドモールスシステムを実現する．本システムは，データ収集，データ前処理，インセプションモデルに基づく学習部の 3 つの段階にて構成される．小型の ESP32 ノードで収集した CSI とそのスペクトログラムをもとに，頭の動き検出を行うようモデルを学習し，2 つの異なるセッションで収集された 4 つの異なるデータセットでシステムの性能を評価した．その結果，本システムは 95% 以上の頭部モーション推定精度を達成し，システムの実現可能性を明らかにした．},
 pages = {582--588},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {四肢麻痺患者の意思疎通サポートに向けた無線センシングによる頭部モーション推定},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}