| 講演名 | 2010-07-16 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(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) 洪 志勲, 川上 俊, 大槻 知明, |
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| 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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | state classification / monitoring / array antenna / Support Vector Machine |
| 資料番号 | RCS2010-72 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
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| 開催期間 | 2010/7/8(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Radio Communication Systems (RCS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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(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) |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 洪 志勲 / Jihoon HONG |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 川上 俊 / Shun KAWAKAMI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大槻 知明 / Tomoaki OHTSUKI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学理工学部情報工学科 Department of Information and Computer science, Keio University |
| 発表年月日 | 2010-07-16 |
| 資料番号 | RCS2010-72 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 127 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |