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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-01-26 09:50 低解像度赤外線アレイセンサを用いた行動識別 ○増山翔太・洪 志勲・大槻知明（慶大）  ASN2014-113 |
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| 抄録 | （和） | 今や高齢化は世界規模の問題であり，60歳以上の人口が増え続けている．そのため，高齢者見守りサービスに対する関心も年々高まっている．我々は以前，低解像度赤外線アレイセンサを用いた転倒検知を提案した．しかし，高齢者の日常の基本的な行動を知ることが，将来の予期せぬ事故を防ぐことにつながるとの考えから，本稿では同センサを用いた行動識別を提案する．赤外線アレイセンサは，2次元平面上の温度分布を観測できるセンサで，加速度センサ，ドップラーセンサ，ビデオカメラ等のセンシングデバイスと比較して暗闇で使用可能，低コスト，小型，プライバシー保護（低解像度），非装着という利点がある．提案法では，赤外線アレイセンサから取得した温度分布を解析することで，センサ検知範囲内の行動を「無人」，「静止」，「歩行」，「着席」，「転倒」の5行動に分類する．実験の結果，それぞれの行動を100~$%$，94.8~$%$，99.9~$%$，78.6~$%$，100~$%$の精度で分類できた． |
| （英） | Now, aging society is a worldwide problem, and the population of people aged over 60 years is growing faster than any other age group. Therefore, monitoring services for elderly people are attracting a great deal of attention. We have proposed a fall detection method using a low resolution infrared array sensor to inform an unexpected falling in our previous work. However, knowing daily fundamental activities of elderly people is also important to prevent future accidents. In this report, we propose an activity recognition method using a low resolution infrared array sensor. This sensor can detect temperature on a two dimensional area. From the viewpoint of general versatility (available in darkness), cost, size, privacy (low resolution), and availability (commercial off-the-shelf), this sensor is better than other sensing devices like video cameras, Doppler radars, acceleration sensors, and so on. In the proposed method, temperature distribution obtained from the sensor is analyzed and classified into five fundamental states: ``No event", ``Stopping", ``Walking", ``Sitting", and ``Falling" (emergency situation). As a result of experiments, our proposed method achieved recognition accuracy of 100~$%$, 94.8~$%$, 99.9~$%$, 78.6~$%$, and 100~$%$, respectively. | |
| キーワード | （和） | 赤外線アレイセンサ / 行動識別 / プライバシー / 教師あり学習 / サポートベクターマシン / / / |
| （英） | Infrared Array Sensor / Activity Recognition / Privacy / Supervised Learning / Support Vector Machine / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 418, ASN2014-113, pp. 37-42, 2015年1月. | |
| 資料番号 | ASN2014-113 | |
| 発行日 | 2015-01-19 (ASN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ASN2014-113 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT ASN MoNA |
| 開催期間 | 2015-01-26 - 2015-01-27 |
| 開催地（和） | 南紀白浜温泉 ホテルむさし |
| 開催地（英） | Nanki Shirahama |
| テーマ（和） | 知的環境, 医療・健康・スポーツのための技術, スマートシティとモバイル通信, 技術展時および一般 |
| テーマ（英） | Ambient intelligence, ICT for Medical, Healthcare and Sports, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ASN |
| 会議コード | 2015-01-MICT-ASN-MoNA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 低解像度赤外線アレイセンサを用いた行動識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Activity Recognition Using Low Resolution Infrared Array Sensor |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 赤外線アレイセンサ / Infrared Array Sensor |
| キーワード(2)（和/英） | 行動識別 / Activity Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | プライバシー / Privacy |
| キーワード(4)（和/英） | 教師あり学習 / Supervised Learning |
| キーワード(5)（和/英） | サポートベクターマシン / Support Vector Machine |
| 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） | 増山 翔太 / Shota Mashiyama / マシヤマ ショウタ |
| 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） | 洪 志勲 / Jihoon Hong / ホン ジフン |
| 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.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-01-26 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ASN |
| 資料番号 | ASN2014-113 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.418 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-01-19 (ASN) |
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