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)
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概要
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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.
- 2013-01-17
著者
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