| 大会名称 |
|---|
| 2020年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020S |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020/9/1 |
| セッション番号 |
| BS-1 |
| セッション名 |
| スマート社会の実現を推進する無線センシング技術 |
| 講演日 |
| 2020/9/16 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 12 |
| 講演番号 |
| BS-1-8 |
| タイトル |
| ドップラーレーダスペクトログラム画像の深層学習を用いた歩容・起立着座動作による個人識別 |
| 著者名 |
| ○塩入慶太郎, 佐保賢志, |
| キーワード |
| ドップラーレーダ, 深層学習 |
| 抄録 |
| 本稿では，レーダによる歩容識別及び起立着座に基づく個人識別の精度改善について述べる．歩容識別については，スペクトログラムの分解能を決める窓関数の幅を変化させ，より高精度を達成できる設定を示す．起立着座動作についてはこれらスペクトログラムを組み合わせて使用することにより，98 %を超える高精度で10人の個人識別が可能であることを実証する． |
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