レーザスキャナを用いた歩容解析に基づく非定常歩行の認識

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概要

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• In this paper the authors propose a method for recognizing non-stationary walking based on a gait analysis using multiple laser range scanners. The proposed method consists of the following procedures: (1) people tracking; (2) detection of gait features; (3) recognition of non-stationary walking. First, people tracking is performed by recognizing patterns in which the range data obtained near ankle rhythmically. Next, gait analysis is performed by the spatio-temporal clustering using Mean Shift algorithm. Finally, One Class Support Vector Machine (One Class SVM) is applied for learning and classifying a non-stationary walking. The experiment in a station concourse in Tokyo shows the overall accuracy of 98.4% by the proposed method.

• 社団法人 電気学会の論文

著者

• 柴崎 亮介

  東京大学 空間情報科学研究センター

• 趙 卉菁

  北京大学信息科学技術学院

• 中村 克行

  東京大学空間情報科学研究センター

• 中村 克行

  東京大学 空間情報科学研究センター

• 趙 卉菁

  東京大学 空間情報科学研究センター

• 邵 肖偉

  東京大学 空間情報科学研究センター

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