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J-GLOBAL ID：201902260861632834   整理番号：19A2875506

畳込みニューラルネットワークを用いた超広帯域レーダによる人物特定心拍数推定【JST・京大機械翻訳】

Person-Specific Heart Rate Estimation With Ultra-Wideband Radar Using Convolutional Neural Networks

著者 (8件)： Wu Shuqiong (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Sakamoto Takuya (Graduate School of Engineering, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Oishi Kentaro (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Sato Toru (Institute for Liberal Arts and Sciences, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Inoue Kenichi (Technology Innovation Division, Institute for Sensors and Devices, Panasonic Corporation, Osaka, Japan) ,  Fukuda Takeshi (Technology Innovation Division, Institute for Sensors and Devices, Panasonic Corporation, Osaka, Japan) ,  Mizutani Kenji (Technology Innovation Division, Institute for Sensors and Devices, Panasonic Corporation, Osaka, Japan) ,  Sakai Hiroyuki (Technology Liaison Department, Innovation Strategy Office, Panasonic Corporation, Osaka, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 168484-168494  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 超広帯域(UWB)レーダを用いたvital-sign推定は,それが非接触でより少ないプライバシー侵入であるので望ましい。最近,UWBレーダデータから心拍数を推定するための多くの手法が提案されている。しかしながら,それらの性能は,実際の応用に対してまだ十分ではない。精度を改善するために,本研究では,心拍の特別なパターンを学習するために畳込みニューラルネットワークを採用した。提案したシステムでは,ターゲット人物の皮膚変位をUWBレーダを用いて測定し,レーダ信号を設計したニューラルネットワークの入力として用いる二次元行列に変換した。一方,心電図におけるピークと谷に対応する2つの三角波をネットワークの出力として採用した。次に,提案したシステムは各個人を同定し,既に訓練されたニューラルネットワークに基づいて心拍数を自動的に推定する。著者らのアプローチを用いて計算した区間間隔の推定誤差は,最良の場合に4.5msに減少した。そして,最悪の症例における48.5ms。実験結果は,提案した方法が従来の方法より著しく優れていることを示した。提案した機械学習手法は,UWBレーダデータを初めて用いて,個人識別と心拍数推定の両方を同時に達成する。さらに,本研究は呼吸と心拍成分を一緒に用いることが心拍数推定の精度を高める可能性があることを見出した。これは呼吸が通常心拍を妨げると信じられているからである。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *心拍 ,  *レーダ ,  二次元 ,  機械学習 ,  心電図 ,  *ニューラルネットワーク ,  三角波 ,  *広帯域 ,  プライバシー
準シソーラス用語： 個人認証 ,  推定誤差 ,  非接触 ,  *超広帯域レーダ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  超広帯域レーダ ,  人物 ,  心拍数 ,  推定