| 講演名 | 2013-01-24 ドップラーセンサを利用した人認識の実現に向けた基礎検討(モバイルユビキタス/センサ技術,アドホックネットワーク,RFID,一般及び技術展示) 真島 俊亮, 森野 博章, |
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| 抄録(和) | 家電・ゲーム機などにおいて,最近ハンズフリー技術による個人認識が注目されている.ここではユーザの状態や周囲の環境に影響を受けにくい認識技術が重要な課題となる.従来はKinectに代表される画像認識や音声認識の技術が広く研究・実用化されているが,例えば複数人で共用するPCの認証に応用する場合を考えると,カメラが必要な画像認識ではプライバシーの侵害の問題,暗所では利用できないといった欠点があり,さらに音声認識は周囲の雑音に影響を受けやすい.そこで本稿では,マイクロ波ドップラーセンサを利用した個人認識手法を提案する.本手法ではセンサから得られたデータを周波数領域に変換し,特定の周波数を解析することで特徴量を抽出する.事前の学習により,周波数帯域毎に個人による差の出やすさを考慮した重み付けを設定しておき,推定対象データの特徴量にこの重み付けを掛け合わせることにより認識率向上を図る.3人の被験者を対象とした実験により,重み付けを行わない場合と比較して認識率を平均で8%改善できることを示す.また,運用を考慮すると学習回数を少なく抑えることも重要である.本稿では学習回数別に認識率を比較し,高精度な認識を実現できる範囲で最適な学習回数を検討する. |
| 抄録(英) | In household appliances, game machines and so on, the individual recognition by hands-free technology attracts attentions these days. Here, it is an important issue to develop recognition technologies with performance less affected by the user's conditions or the surrounding environments. Conventionally, image recognitions represented by those used in Kinect or speech recognitions have been studied and put to practical use in a wide range of applications, such as user authentication in a PC shared by two or more persons, based on image recognition using a camera. However, image recognition has some drawbacks such as it cannot be used in dark places, or in the circumstances where users are sensitive to infringement of their privacies. Also, speech recognition tends to be affected by the surrounding noise. In this paper, we propose a novel individual recognition technique using microwave Doppler sensors. This technique extracts feature quantity specific to the target individual from the frequency spectrum data of reflected signal received by the Doppler sensors Based on the results of our preliminary experiments, we determine weight values used for feature quantity extraction, in order to efficiently derive the spectrum data specific to each individual, leading to improvement of recognition performance. With the experiment targeted for three participants, it is shown that the proposed scheme improves the success ratio of the recognition by about 8 % on average compared with the existing scheme where weighting to spectrum data is not performed. Moreover, if deployment is taken into consideration, it is also important to stop set the number of tests for obtaining learning data as few as possible. This paper examines the optimal number of tests for learning. |
| キーワード(和) | 個人認識 / ドップラーセンサ / FFT / 特徴量 |
| キーワード(英) | Individual Recognition / Microwave Doppler Sensor / FFT / Feature quantity |
| 資料番号 | USN2012-60 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | USN |
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| 開催期間 | 2013/1/17(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Ubiquitous and Sensor Networks(USN) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ドップラーセンサを利用した人認識の実現に向けた基礎検討(モバイルユビキタス/センサ技術,アドホックネットワーク,RFID,一般及び技術展示) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Basic Study on Individual Recognition Using Microwave Doppler Sensors |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 個人認識 / Individual Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | ドップラーセンサ / Microwave Doppler Sensor |
| キーワード(3)（和/英） | FFT / FFT |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴量 / Feature quantity |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 真島 俊亮 / Shunsuke Mashima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学大学院理工学研究科 Graduate School of Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 森野 博章 / Hiroaki Morino |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学大学院理工学研究科 Graduate School of Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2013-01-24 |
| 資料番号 | USN2012-60 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 406 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |