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J-GLOBAL ID：201802280684004034   整理番号：18A0162519

歩行者挙動による個人識別【Powered by NICT】

Personal Identification by Pedestrians Behavior

著者 (3件)： Kita Eisuke ,  Feng Xuanang ,  Shimokubo Hiroki
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDMW  ページ： 617-624  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： 運動センサシステムの最近の進歩は,センサから観測された人間行動からの個人同定を可能にした。KinectはXbox360とXbox一つのためのマイクロソフトが開発した運動センシング入力デバイスである。直後Kinect,Microsoft Kinectセンサを用いた個人識別は,この研究で提示した。Kinectの使用は,歩行者の体の大きさと歩行挙動を推定した。高さ,幅などの人体サイズと関節角度,歩幅などの歩行挙動を説明変数とした。説明変数から歩行者を同定するモデルは,従来の神経回路網(NN)とサポートベクトルマシン(SVM)により定義される。数値実験では,歩行者の身体サイズと歩行行動画像は十五人の被験者から採取した。歩行者の歩行方向は0°,90°,180°および225°として特定し,精度を比較した。結果は,同定精度は180°歩行方向の場合に最良であり,サポートベクトルマシンの精度はニューラルネットワークよりも優れていることを示した。Copyright 2018 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： ニューラルネットワーク ,  *歩行 ,  人間行動 ,  センサ ,  神経回路網 ,  *歩行者 ,  入力装置 ,  画像 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 被験者 ,  歩幅 ,  関節角度 ,  Kinect ,  モーションセンサ ,  *個人認証 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 歩行者 ,  挙動 ,  個人識別