@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00228198,
 author = {岩瀬, 一樹 and 森野, 博章},
 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 = {部屋や建物に入る人物の識別は，不審者の検出によるセキュリティ向上やスマートホームのサービス向上に寄与する．従来手法として，カメラ映像や所持しているデバイスを使ったものが挙げられるが，意図しない人物が映り込むプライバシー保護上の懸念やデバイスの携帯，着用にユーザの負担が存在する課題がある．そこで近年，デバイスフリーでかつプライバシー面で従来手法より優れている Wi-Fi のチャネル状態情報 (Channel State Information : CSI) を使った手法が注目されている．本研究では，日常的に行われる動作の一つであるドアの開閉動作に着目し，事前に各個人の動作時の CSI 振幅時系列データを取得して参照データとし，推定対象の人物がそれらの中の誰であるかを識別する手法を提案する．評価実験では，10 人の被験者を対象に識別を行い，全体では平均 F 値 0.83 と高い値を得られたが， 0.70 以下の人物が存在することから，開閉動作に個人の特徴が出にくい人物が存在することも確認できた．今後は，個人の特徴が出にくい人物に対して別のアプローチを検討することが課題である．},
 pages = {1188--1192},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Wi-FiのCSIを用いたドア開閉動作の個人識別の検討},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}