@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238761,
 author = {上村, 宙 and 由谷, 哲夫 and 渋谷, 敦子 and 湯村, 翼},
 book = {エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2024論文集},
 month = {Aug},
 note = {過去の動線分析の研究では，カメラ映像を用いたコンピュータビジョン的方法が主流である．しかし，カメラを用いた動線分析では，遮蔽物による死角が生じるという欠点がある．また，プライバシー侵害の懸念もある．これらの問題は，動線分析に床面圧力センサを用いることで回避することができる．床面圧力センサを使って動線解析を行うには，体重，歩幅，スピード，靴の種類などから人を識別する必要がある．本研究では，ニューラルネットワークを用いて靴の圧力分布から靴の種類を識別する手法を開発した．スニーカー，上靴，サンダルの3種類の靴を用意してデータを収集し，識別モデルを作成した．もっともよいモデルの正答率は97.4\%であった．実運用における課題は計測時間と耐久性である．},
 pages = {434--437},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {床面圧力センサによる靴の識別モデルの開発と評価},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}