| 講演名 | 2015-01-26 低解像度赤外線アレイセンサを用いた行動識別(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,技術展時及び一般) 増山 翔太, 洪 志勲, 大槻 知明, |
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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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Infrared Array Sensor / Activity Recognition / Privacy / Supervised Learning / Support Vector Machine |
| 資料番号 | ASN2014-113 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN |
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| 開催期間 | 2015/1/19(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Ambient intelligence and Sensor Networks(ASN) |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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(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,技術展時及び一般) |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 増山 翔太 / Shota MASHIYAMA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應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） | 洪 志勲 / Jihoon HONG |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應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） | 慶應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 | 2015-01-26 |
| 資料番号 | ASN2014-113 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 418 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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