加速度データの周期性に着目した歩行状態の識別に関する一考察

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概要

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• 本稿では,携帯端末に搭載された 3 軸加速度センサを用いて,通常歩行 (平地),階段上り,階段下りの 3 種類の歩行状態の識別手法について述べる.提案する手法では,歩行状態の周期性に着目することを特徴としており,当該周期に基づいたウィンドウサイズを用いて特徴量を抽出する.さらに音声処理で用いられる分析手法である LPC ケプストラムを歩行の周期データに適用して単なる歩行周期の平均や分散といった統計量と比較を行うことで提案手法の有効性を評価した.

• 2011-05-12

著者

• 小松 尚久

  早稲田大学理工学術院

• 吉井 英樹

  ソフトバンクテレコム ネットワーク本部 オープンクラウド開発部

• 鶴丸 和宏

  早稲田大学理工学研究所

• 吉井 英樹

  ソフトバンクテレコム研究本部

• 吉井 英樹

  ソフトバンクテレコム

• 小松 尚久

  株式会社富士通研究所

• 小松 尚久

  早稲田大学

• 小松 尚久

  早稲田大学大学院理工学術院

• 伊藤 智則

  早稲田大学理工学術院基幹理工学研究所

• 笠原 弘樹

  早稲田大学理工学術院基幹理工学研究所

• 小松 尚久

  早稲田大 理工学部 コンピューター・ネットワーク工学科

• 伊藤 智則

  早稲田大学 理工学術院 基幹理工学研究科

• 笠原 弘樹

  早稲田大学 理工学術院 基幹理工学研究科

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