文献
J-GLOBAL ID：201902232835513711
整理番号：19A0145796
Wi-Fiチャネル状態情報を用いた教師無し学習によるドアの開閉検知手法
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著者 (4件)：
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資料名：
巻：
2018
号：
HCI-180
ページ：
Vol.2018-HCI-180,No.1,1-7 (WEB ONLY)
発行年：
2018年11月27日
JST資料番号：
U0451A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ドア等の屋内日常物の開閉検知は加速度等のセンサを各日常物に設置することで実現されてきたが,そのような分散センシングシステムは導入・管理コストが大きいという問題がある。そこで,本研究では屋内環境において広く普及しているWi-Fi電波に注目し,Wi-Fi電波を用いてドアの開閉操作を教師無し学習技術によって検知することを目的とする。環境内に1台ずつ設置したWi-Fi電波送受信機で送受信されるWi-Fi電波のチャネル状態情報(Channel State Information:CSI)を用いて,部屋内の物体の移動によるドップラー効果とその物体による反射波の受信機に対する到来方向を推定し,それらの情報を用いてドア操作時に特有のドップラー効果の時系列パターン(motif)を発見する。motif発見後は発見したmotifとの類似度を計算することでドアの開閉を検知する。(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (1件)：
分類
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引用文献 (19件)：
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Philipose, M., Fishkin, K. P., Perkowitz, M., Patterson, D. J., Fox, D., Kautz, H. and Hähnel, D.: Inferring activities from interactions with objects, Pervasive Computing, IEEE, Vol. 3, No. 4, pp. 50-57 (2004).
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Tapia, E. M., Intille, S. S. and Larson, K.: Activity recognition in the home using simple and ubiquitous sensors, Proceedings of Pervasive (2004).
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Van Kasteren, T., Noulas, A., Englebienne, G. and Kröse, B.: Accurate activity recognition in a home setting, Proceedings of the 10th International Conference on Ubiquitous Computing, ACM, pp. 1-9 (2008).
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Ohara, K., Maekawa, T. and Matsushita, Y.: Detecting State Changes of Indoor Everyday Objects using Wi-Fi Channel State Information, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, Vol. 1, No. 3, p. 88 (2017).
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Li, X., Li, S., Zhang, D., Xiong, J., Wang, Y. and Mei, H.: Dynamic-music: accurate device-free indoor localization, Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, pp. 196-207 (2016).
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