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J-GLOBAL ID：202002225690339753   整理番号：20A2119632

WLAN物理層情報を用いた空気ジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Air Gesture Recognition Using WLAN Physical Layer Information

著者 (7件)： Dang Xiaochao (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China) ,  Dang Xiaochao (Gansu Internet of Things Engineering Research Center, Lanzhou 730070, China) ,  Liu Yang (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China) ,  Hao Zhanjun (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China) ,  Hao Zhanjun (Gansu Internet of Things Engineering Research Center, Lanzhou 730070, China) ,  Tang Xuhao (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China) ,  Shao Chenguang (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1338A  ISSN： 1530-8669  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,研究者は,人間-コンピュータ対話型(HCI),スマートホーム,およびバーチャルリアリティ(VR)における空気ジェスチャ認識の重要な役割を目撃している。従来の空気ジェスチャ認識法は,主に外部装置(特別なセンサやカメラなど)に依存し,そのコストが高く,また,応用場面が限られている。本論文では,WLAN物理層,Wi-Fiベース空気ジェスチャ認識システム,すなわちWiNumから導出されたチャネル状態情報(CSI)を利用して,ウェアラブルセンサと深さカメラを用いた手法と比較して,ユーザのプライバシーとエネルギー消費の問題を解決した。WiNum法を認識するプロセスにおいて,CSIの収集した生データを選別し,その中で,ジェスチャ運動を反映することができた。一方,スクリーンされたデータをノイズ低減と線形変換によって前処理するべきである。前処理の後,振幅情報と位相情報のジョイントを抽出して,動的時間ワーピングアルゴリズム(DTW)とサポートベクトルマシン(SVM)特性を結合したS-DTWアルゴリズムを用いて,種々の空気ジェスチャをマッチして,認識する。包括的実験は,2つの異なる屋内場面の下で,WiNumが空気数ジェスチャーのためにより高い認識精度を達成できることを示した。空気ジェスチャの効果的な認識を達成するために,各運動の平均認識精度は93%以上に達した。Copyright 2020 Xiaochao Dang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  スクリーン ,  雑音低減 ,  センサ ,  コンピュータ ,  *無線LAN ,  バーチャルリアリティ ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： チャネル状態情報 ,  *物理層 ,  *ジェスチャー認識 ,  対話型 ,  WiFi ,  スマートホーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (43件)：

• S. S. Rautaray, A. Agrawal, "Vision based hand gesture recognition for human computer interaction: a survey," Artificial Intelligence Review, vol. 43, no. 1, pp. 1-54, 2015.
• Q. Pu, S. Gupta, S. Gollakota, S. Patel, "Whole-home gesture recognition using wireless signals," Proceedings of the 19th Annual International Conference on Mobile Computing & Networking, pp. 27-38, New York, NY, USA, September 2013.
• Z. Yang, Z. Zhou, Y. Liu, "From RSSI to CSI: indoor localization via channel response," ACM Computing Surveys, vol. 46, no. 2, pp. 1-32, 2013.
• J. Ma, H. Wang, D. Zhang, Y. Wang, Y. Wang, "A survey on wi-fi based contactless activity recognition," 2016 Intl IEEE Conferences on Ubiquitous Intelligence & Computing, Advanced and Trusted Computing, Scalable computing and Communications, Cloud and Big Data Computing, Internet of People, and Smart World Congress (UIC/ATC/ScalCom/CBDCom/IoP/SmartWorld), pp. 1086-1091, Toulouse, France, July 2016.
• Z. Zhou, C. Wu, Z. Yang, Y. Liu, "Sensorless sensing with WiFi," Tsinghua Science Technology, vol. 20, no. 1, pp. 1-6, 2015.

タイトルに関連する用語 (3件)： WLAN ,  物理層 ,  ジェスチャ認識