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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-18 10:00
スマートフォンの3軸加速度計を用いた歩行者の識別における学習アルゴリズムの比較検討
崔 猛渡邊裕司名古屋市大BioX2018-48 PRMU2018-152
抄録 (和) 我々は,スマートフォン端末から3軸加速度を取得して歩行時の被験者の識別を行ってきた.先行研究では,3端末を用いて被験者19名に対して歩行時の加速度を記録し,49個の特徴を抽出し,ランダムフォレストを用いて歩行者識別を行った.本発表では,これらの加速度データに対して,複数の機械学習アルゴリズムを比較する.様々なパラメータ設定に対して線形モデル,ランダムフォレスト,ニューラルネットワークを試した結果,多層ニューラルネットワークを用いると,デバイス種別によらず,先行研究を上回る識別率が得られた 
(英) We have acquired triaxial acceleration from a smartphone device and have identified subjects during walking. In the previous study, we recorded the acceleration during walking with 19 subjects using 3 devices, extracted 49 features, and identified pedestrian using random forest. In this presentation, we compare results of applying multiple machine learning algorithms to these acceleration data. As a result of trial of linear model, random forest, and neural network for various parameter settings, the identification rate exceeding that of the previous research is obtained regardless of the device type using multilayered neural network.
キーワード (和) 歩容識別 / スマートフォン / 加速度 / ランダムフォレスト / ニューラルネットワーク / / /  
(英) Gait Recognition / Smart Phone / Accelerometer / Random Forrest / Neural Network / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 512, BioX2018-48, pp. 113-118, 2019年3月.
資料番号 BioX2018-48 
発行日 2019-03-10 (BioX, PRMU) 
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 BioX2018-48 PRMU2018-152

研究会情報
研究会 PRMU BioX  
開催期間 2019-03-17 - 2019-03-18 
開催地(和) 電気通信大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 社会と産業における安全・安心を支える認識・認証技術 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 BioX 
会議コード 2019-03-PRMU-BioX 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) スマートフォンの3軸加速度計を用いた歩行者の識別における学習アルゴリズムの比較検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study of Comparison of Learning Algorithms for Pedestrian Identification Using 3-Axis Accelerometer of Smartphone 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 歩容識別 / Gait Recognition  
キーワード(2)(和/英) スマートフォン / Smart Phone  
キーワード(3)(和/英) 加速度 / Accelerometer  
キーワード(4)(和/英) ランダムフォレスト / Random Forrest  
キーワード(5)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Network  
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) 崔 猛 / Meng Cui / サイ モウ
第1著者 所属(和/英) 名古屋市立大学 (略称: 名古屋市大)
Nagoya City University (略称: Nagoya City Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡邊 裕司 / Yuji Watanabe / ワタナベ ユウジ
第2著者 所属(和/英) 名古屋市立大学 (略称: 名古屋市大)
Nagoya City University (略称: Nagoya City Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-03-18 10:00:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 BioX 
資料番号 BioX2018-48, PRMU2018-152 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.512(BioX), no.513(PRMU) 
ページ範囲 pp.113-118 
ページ数
発行日 2019-03-10 (BioX, PRMU) 


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