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J-GLOBAL ID：202002230981149599   整理番号：20A1906966

ミリ波FM-CWレーダを用いたCNNによる人物の動作分類に関する基礎検討

Fundamental study on human motion classification with millimeter wave FM-CW radar by using CNN

著者 (3件)： 坂上史弥 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  山田寛喜 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  村松正吾 (新潟大 大学院自然科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 77(SANE2020 9-15)  ページ： 19-24 (WEB ONLY)  発行年： 2020年06月19日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  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： 近年,見守りシステムや防犯セキュリティシステムに電波を用いたセンシング技術が注目されている.これらは人間の動作を認識することが求められ,現在多くの研究で検証されている.本稿では,ミリ波レーダを用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)による人間動作の推定について検討する.筆者らは,屋内で10種類の人間動作の観測実験を行い,時間-ドップラ周波数,時間-レンジ,レンジ-ドップラ周波数の3つの2次元領域を用いて各動作を確認した.また,各2次元データの分類性能を評価し,CNNを用いた各動作の分類結果から,ミリ波レーダを用いたCNNによる動作認識の有効性を評価した.10種類の動作として本稿では,椅子に座る,椅子から立つ,しゃがむ,立ち上がる,物を拾う,手を挙げる,手を下げる,転倒,歩く,走るを取り上げる.(著者抄録)

シソーラス用語： 動き検出 ,  *ニューラルネットワーク ,  EHF波 ,  *CWレーダ ,  遠隔監視
準シソーラス用語： *CNN ,  *FMCWレーダ ,  ミリ波レーダ ,  見守りシステム ,  動作認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (12件)：

• Y. He, F.L. Chevalier, and A.G. Yarovoy, ′′Range-Doppler processing for indoor human tracking by multistatic ultra-wideband radar,′′ 13th International Radar Symposium, pp.250-253, May 2012.
• Y kim and B. Toomajian, ′′Hand Gesture Recognition Using Micro-Doppler Signatures with Convolutional Neural Network,′′ IEEE Access, vol.4, pp.7125-7130, Oct. 2016.
• X. Li, Y. He, and X. Jing, ′′A Survey of Deep Learning-Based Human Activity Recognition in Radar,′′ Remote Sens., vol.11, no.9, p.1068, May 2019.
• B. Jokanovic, M. Amin and B. Erol, ′′Multiple Joint-Variable Domains Recognition of Human Motion,′′ IEEE Radar Conf., pp.0948-0952, May 2017.
• B. Erol, M. Amin, and B. Boashash, ′′Range-Doppler Radar Sensor Fusion for Fall Detection,′′ IEEE Radar Conf., pp.0819-0824, May 2017.

タイトルに関連する用語 (6件)： ミリ波 ,  FM-CWレーダ ,  CNN ,  人物の動作 ,  分類 ,  基礎