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J-GLOBAL ID：202202212955874432   整理番号：22A0848466

WiFiプラットフォーム上のスマートホームのためのマルチモーダル融合-AdaBoostベース活動認識【JST・京大機械翻訳】

Multimodal Fusion-AdaBoost Based Activity Recognition for Smart Home on WiFi Platform

著者 (5件)： Ding Jianyang (State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wang Yong (State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi’an, China) ,  Si Hongyan (State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi’an, China) ,  Gao Shang (State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi’an, China) ,  Xing Jiwei (State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 5  ページ： 4661-4674  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： 商品WiFi装置の遍在性とモノのインターネット(IoT)の急速な発展により,WiFi信号からの微細粒チャネル状態情報(CSI)の利用によって出現する知的センシング応用がますますあり,スマートホームのための非接触人間-コンピュータ相互作用(HCI)を実現できる。しかし,ほとんどのCSIベースの活動認識アプローチは,屋内環境に由来するランダムノイズに対して脆弱である。本論文では,WiFiプラットフォーム上のマルチモーダル融合-AdaBoostベースの人間活動認識方式を提案した。この目的のために,センシングモデルと認識モデルを含む2つの理論的基盤を開発した。センシングモデルを最初に確立し,WiFi信号の伝搬特性に及ぼす人間活動の影響を研究した。この目的のために,Fresnelゾーンモデルを用いてCSI動力学と人間活動の間の相関を定量化した。さらに,認識モデルを用いて,潜在的活動情報を推定するための身体活動誘起信号変化を利用した。プロセスでは,まず,各WiFi受信機ですべてのCSI情報を統合することによりCSIテンソルを構築する。次に,CANDECAMP/PARAFAC(CP)分解法を,代表的特徴を得るために,このCSIテンソルに適用した。最後に,抽出された特徴に基づいて,人間活動はマルチモーダル融合とAdaBoostを結合することによって認識できる。WiFiデバイスのセットに提案方式を実装し,実験室と回廊環境の両方でそれを評価した。実験結果は,提案した方式が2つの屋内シナリオでそれぞれ96%と95%の平均認識精度を達成できることを確認した。Copyright 2022 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： 相互作用 ,  テンソル ,  受信機 ,  不規則雑音 ,  屋内環境 ,  廊下 ,  分割法 ,  伝搬特性 ,  コンピュータ ,  *無線LAN ,  認知モデル ,  *プラットフォーム【通信】 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *AdaBoost ,  *WiFi ,  *スマートホーム ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： WiFi ,  プラットフォーム ,  スマートホーム ,  マルチモーダル融合 ,  AdaBoost ,  活動認識