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J-GLOBAL ID：201702225384887130   整理番号：17A1728860

装着型センサとスマートフォンを用いたヒト歩行認識のためのバイオメトリックデータベース【Powered by NICT】

Biometric database for human gait recognition using wearable sensors and a smartphone

著者 (6件)： Kork Samer K Al (IRSEEM, ESIGELEC, Saint-Etienne du Rouvray, France) ,  Gowthami Itta (IRSEEM, ESIGELEC, Saint-Etienne du Rouvray, France) ,  Savatier Xavier (IRSEEM, ESIGELEC, Saint-Etienne du Rouvray, France) ,  Beyrouthy Taha (American University of Middle East, Electrical Engineering Department, Egaila, Kuwait) ,  Korbane Joe Akl (American University of Middle East, Electrical Engineering Department, Egaila, Kuwait) ,  Roshdi Sherif (American University of Middle East, Electrical Engineering Department, Egaila, Kuwait)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BioSMART  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間歩容認識のためのマルチモデルバイオメトリック認証データベースを提示した。マシンビジョン,床センサとウェアラブルセンサ技術のいずれかを使用する文献で利用可能な最も知られているデータベースとは対照的に,着用可能なセンサとスマートフォンを用いたヒト歩行のための公共マルチモデルバイオメトリックデータベースを開発した。ヒト歩行データ特性は年齢範囲14~52歳の50人(男性37人,女性13人)を記録した。実験的歩行データ記録は手で開催されたSamsung銀河ノートスマートフォン(組込型加速度計およびジャイロスコープセンサ)に加えて人体)上の様々な位置に付着した五ウェアラブルシマーセンサモジュールを用いて収集した。遅い,正常及び速い歩行のような種々の歩行シナリオ,年齢,体重,および高さのような複数の共変量に加えてを調べた。異なる歩行シナリオにおける等誤り率(EER)は異なる場所で五ウェアラブルセンサの0.17%から2.27%の範囲で,スマートフォンデータのEER結果は1.23%から4.07%の範囲であった。下肢,ポケットと手に位置するセンサの平均真の除去率(GRR)は年齢群の増加に伴って減少し,上部ポケットに位置するセンサとバッグの傾向を示さなかった。さらにすべてのセンサに及ぼすGRR結果は,身長または体重変動に関する重要性を示さなかった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 男性 ,  女性 ,  *データベース ,  下肢 ,  *スマートフォン ,  *センサ ,  体重 ,  バイオメトリクス ,  誤り率 ,  加速度計 ,  *歩行
準シソーラス用語： ウェアラブルセンサ ,  マルチモデル ,  *ヒト歩行 ,  *ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 装着型 ,  スマートフォン ,  ヒト ,  歩行認識