赤外線センサにHMMを適用した物体の認識手法(位置情報とセンサ応用)
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概要
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赤外線センサは人を検知するセンサで、防犯や自動照明などに広く使われている。中でもパッシブセンサとして使われている焦電センサは、人体が発する赤外線の量を電圧レベルに変換し、閾値判定論理により、人の在不在をON/OFFで出力する。本論は、この焦電センサの電圧レベル(アナログ出力)に対してパターン認識を適用することで、人の在不在だけでなく、さらに詳しい物体の情報を取り出す技術を提案する。今回使用したパターン認識手法は音声認識で広く使用されている隠れマルコフモデル(HMM)で、認識対象は、人の移動方向・少人数での人の識別・人と人以外のカテゴリ認識である。シミュレーションベースでの性能評価においては、いずれも9割以上の認識結果が得られており、新しい焦電センサの使用方法として大いに期待できる技術である。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-03-17
著者
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