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J-GLOBAL ID：202402280362516749   整理番号：24A1404249

気配センシングに向けた磁束密度センサと風速センサを用いた動作検出

著者 (6件)： 川口洋慶 (東京工大) ,  SHAKEEL Muhammad (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  糸山克寿 (東京工大) ,  糸山克寿 (ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  西田健次 (東京工大) ,  中臺一博 (東京工大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 41st  ページ： ROMBUNNO.3K4-06  発行年： 2023年 
JST資料番号： L4867A  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： 本論文では,気配センシングに向けて,対象事象を識別するためには弱い情報を提供する異種センサを用いた環境事象の識別を対象とした。提案手法では,従来の識別を行う前に距離学習を行うこととした。磁束密度センサと風速センサを用いた実験の結果,このような弱い情報を提供するセンサを用いた場合,距離学習が識別精度を向上するのに有効であることがわかった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *予測 ,  *検出 ,  磁束密度 ,  認識 ,  *機械学習 ,  風速 ,  *距離メトリック学習
準シソーラス用語： *センシング ,  *気配 ,  識別

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

引用文献 (12件)：

• H. Imaoka et al. The future of biometrics technology: from face recognition to related applications. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, Vol. 10, p. e9, 2021.
• B. Son et al. A 640 × 480 dynamic vision sensor with a 9μm pixel and 300Meps address-event representation. In 2017 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), pp. 66-67, 2017.
• P. Liu et al. Occupancy inference using pyroelectric infrared sensors through hidden Markov models. IEEE Sensors Journal, Vol. 16, No. 4, pp. 1062-1068,2016.
• Z. Cao et al. OpenPose: Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 43, No. 01, pp. 172-186, jan 2021.
• D. Groos et al. EfficientPose: Scalable single-person pose estimation. Appllied Intelligence, Vol. 51, pp.2518-2533, 2021.

タイトルに関連する用語 (4件)： 気配 ,  センシング ,  磁束密度 ,  風速