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講演抄録/キーワード
講演名 2010-07-16 15:00
無線見守りシステムのための信号部分空間に基づくサポートベクターマシンを用いた状態識別
洪 志勲川上 俊大槻知明慶大
抄録 (和) 本稿では,信号部分空間を張る固有ベクトルとサポートベクターマシンを用いた屋内外の状態識別システムを提案する.
提案システムでは,一対の送受信機で部屋全体や車の内部及び周囲などを監視する.
送信機からの電波は,反射や回折,透過して,部屋全体や車の周りの伝搬環境を表す情報として,受信機に届く.
受信機にはアレーアンテナを用い,アレー信号処理により,対象とする空間固有の情報である信号部分空間を張る固有ベクトルを得る.
得られた固有ベクトルを用いて特徴抽出を行い,サポートベクターマシンで人の動作や不審行動などの状態を識別する.
屋内の状態検出例として,浴室で実験を行い,何も起きてない状態,入室,入浴,立ってシャワー,座ってシャワー,倒れる,意識を失うなど7つの状態の識別結果を示す.
また,屋外の状態検出例として,駐車場で実験を行い,覗き込みやうろつきなどの不審行動の識別結果を示す.
その結果より,提案法が屋内外で100 \% の高い識別率を得られることを示す. 
(英) In this report, we propose an indoor-outdoor state classification system based on signal subspace by eigenvector, which uses Support Vector Machines (SVMs) and can monitor states in a room or inside and around a vehicle, by using only one transmitter and one array antenna receiver.
Electric waves sent from a transmitter reflect, diffract and penetrate throughout the environment. The characteristics of the received signal can represent several propagation environments, such as that of a whole room (indoor) or inside and around a car (outdoor).
By using array signal processing, we get an eigenvector spanning signal subspace inherent to each environment, which removes the influences of fading and noise. We then extract features for each state from the eigenvector data, and classify each state using SVMs.
We performed experiments to classify seven states in an indoor setting: ``No event," ``Walking into the bathroom," ``Entering into the bathtub," ``Standing while showering,``Sitting while showering," ``Falling down", and ``Passing out;" and two states in an outdoor setting: ``Normal situation" and ``Abnormal situation."
Experimental results showed that the proposed method can correctly classify all the states, with 100 \% accuracy.
キーワード (和) 状態識別 / 見守り / アレーアンテナ / サポートベクターマシン / / / /  
(英) state classification / monitoring / array antenna / Support Vector Machine / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 110, no. 127, RCS2010-72, pp. 143-148, 2010年7月.
資料番号 RCS2010-72 
発行日 2010-07-08 (RCS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 RCS NS  
開催期間 2010-07-15 - 2010-07-16 
開催地(和) 網走市民会館 
開催地(英) Abashiri Public Auditorium 
テーマ(和) 有線/無線シームレスネットワーク, ハンドオーバ,リレー,分散MIMO, モバイル・アドホックネットワーク, 一般 
テーマ(英) Fixed/Wireless Network, Hand Over, Distributed MIMO, Mobile Ad-hoc Network 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2010-07-RCS-NS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 無線見守りシステムのための信号部分空間に基づくサポートベクターマシンを用いた状態識別 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) State Classification based on Signal Subspace using Support Vector Machine for Wireless Monitoring 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 状態識別 / state classification  
キーワード(2)(和/英) 見守り / monitoring  
キーワード(3)(和/英) アレーアンテナ / array antenna  
キーワード(4)(和/英) サポートベクターマシン / Support Vector Machine  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 洪 志勲 / Jihoon Hong / ホン ジフン
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 川上 俊 / Shun Kawakami / カワカミ シュン
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ
第3著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2010-07-16 15:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IEICE-RCS2010-72 
巻番号(vol) IEICE-110 
号番号(no) no.127 
ページ範囲 pp.143-148 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-RCS-2010-07-08 


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