WEKO3
アイテム
マイクロ波ドップラーセンサを用いたセンサ非装着型行動・状態認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66637
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/66637219fd2d2-bce1-45c2-a013-dbb9163ea1d3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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| 公開日 | 2009-11-05 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | マイクロ波ドップラーセンサを用いたセンサ非装着型行動・状態認識 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Activity and State Recognition without Body-Attached Sensor Using Microwave Doppler Sensor | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | セッション3 | |||||||
| 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 | ||||||||
| 沖電気工業株式会社研究開発センタ | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 沖電気工業株式会社研究開発センタ | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 沖電気工業株式会社研究開発センタ | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Corporate R&D Center, Oki Electric Industry Co., Ltd. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Corporate R&D Center, Oki Electric Industry Co., Ltd. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Corporate R&D Center, Oki Electric Industry Co., Ltd. | ||||||||
| 著者名 |
関根, 理敏
前野, 蔵人
野崎, 正典
× 関根, 理敏 前野, 蔵人 野崎, 正典
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| 著者名(英) |
Masatoshi, Sekine
Kurato, Maeno
Masanori, Nozaki
× Masatoshi, Sekine Kurato, Maeno Masanori, Nozaki
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | コンテキストアウェアサービスを展開するために,ユーザの行動や状態,ユーザを取り巻く周囲の状況を自動的に認識する技術が必要となる.ユーザの行動や状態の認識を行うのに用いる重要なセンサの一つとしてドップラーセンサが挙げられる.ドップラーセンサはユーザの周囲に配置され,加速度センサのようにユーザの身体に装着することがなく動作を検出できる.本稿では,マイクロ波ドップラーセンサを用いて,ユーザの行動や状態を自動的に認識することを想定する.そして,センシングによって得られたデータから複数の特徴量を抽出し,サポートベクタマシン (SVM) によって機械学習を行い,行動を認識する.また,一つのドップラーセンサから出力される位相差のある 2 つの信号から,観測物体が接近しているのか,離反しているのかを認識する方式を提案する.評価実験の結果,両者の手法において,9 割以上の平均認識成功率が得られることを報告する. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | To spread context-aware services, it is necessary to develop the technology that automatically recognizes the user's activities and states and his or her surroundings. A doppler sensor is one of the important sensors used to recognize them. Doppler sensors are arranged in the environment, and they can detect motions without being attached to the user's body like acceleration sensors. In this paper, it is assumed to automatically recognize some activities and states using a microwave doppler sensor. In our method, some feature quantities are extracted from the sensed data. Then user's activities and states are recognized by support vector machine (SVM), a machine learning algorithm. In addition, we propose the technique for recognizing approaching and separating states using two signals that are obtained from a sensor and have a difference in their phases. As a result of the evaluation experiments, we report that the average recognition success rates of our methods are over 90 percents. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11838947 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) 巻 2009-UBI-24, 号 10, p. 1-8, 発行日 2009-11-05 |
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| 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 | |||||||