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J-GLOBAL ID：201802244434256597   整理番号：18A1203645

音響センサとディープニューラルネットワークを用いた歩行に基づく人間同定【JST・京大機械翻訳】

Gait-based Human identification using acoustic sensor and deep neural network

著者 (7件)： Wang Yingxue (China Academy of Electronics and Information Technology, Beijing, 100041, China) ,  Wang Yingxue (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Chen Yanan (School of Life Sciences, Tsinghua University, Haidian, Beijing, 100084, China) ,  Bhuiyan Md Zakirul Alam (Department of Computer and Information Sciences, Fordham University, NY, 10458, USA) ,  Han Yu (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Zhao Shenghui (School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China) ,  Li Jianxin (School of Computer Science & Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 86  ページ： 1228-1237  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,音響センサシステムと深いニューラルネットワーク(DNN)ベースのアルゴリズムを用いて,人間の同定のための音響データを処理する簡単で高速で低コストの歩容ベースの人間識別システムを提案した。音響センサシステムを用いて,個人の歩行特性を検出し,獲得した。従来のレーダに基づくビデオ/画像に基づく人間の歩行同定技術と比較して,著者らの音響センサシステムは,民間室/ホテルまたは夜間におけるようないくつかの特別なケースにおいて低コストで実行可能である。自動エンコーダとフィードフォワードニューラルネットワークからなるDNNを用いて同定を行った。実験結果は,音響センサとDNNの統合システムがシステムの性能をかなり向上させることを実証した。それは人間の同定のために97%の優れた精度率を達成する。歩容に基づく人間識別の高い精度から,著者らが開発した新しいシステムは,文献で扱われていない人間の行動(歩行,ジョグ,ラン,ジャンプなど)と人間の数を同定することができ,それにより,様々なアプリケーションにおける同定システムの広い適応性を著しく強化する。さらに,提案した人間識別法の性能をより良く強化するために,大きな特徴集合,可変長フレームサイズおよび可変次元特徴ベクトルを著者らの同定システムにおいて利用した。本研究は,簡単で効率的な技術による大規模セキュリティ応用のための高性能同定システムの開発における展望を提供する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ホテル ,  画像 ,  *音響 ,  高速度 ,  レーダ ,  *歩行 ,  アルゴリズム ,  応用プログラム ,  歩容 ,  符号器 ,  *ニューラルネットワーク ,  録画装置 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： *ディープニューラルネットワーク ,  *音響センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 音響センサ ,  人間同定 ,  ディープニューラルネットワーク ,  自動エンコーダ ,  フィードフォワードニューラルネットワーク

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音響センサ ,  ディープニューラルネットワーク ,  歩行 ,  人間 ,  同定