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J-GLOBAL ID：202202230466786194   整理番号：22A2901555

PerUnet:WiFiベース人間姿勢推定のためのUnetにおける深い信号チャネル注意【JST・京大機械翻訳】

PerUnet: Deep Signal Channel Attention in Unet for WiFi-Based Human Pose Estimation

著者 (5件)： Zhou Yue (School of Computer Science and Technology, Nanjing Tech University, Nanjing, China) ,  Zhu Aichun (School of Computer Science and Technology, Nanjing Tech University, Nanjing, China) ,  Xu Caojie (School of Computer Science and Technology, Nanjing Tech University, Nanjing, China) ,  Hu Fangqiang (School of Computer Science and Technology, Nanjing Tech University, Nanjing, China) ,  Li Yifeng (School of Computer Science and Technology, Nanjing Tech University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 20  ページ： 19750-19760  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： 伝統的画像ベースの姿勢推定法は,オクルージョンと暗闇で不十分に実行する傾向がある。したがって,研究者は,無線周波数や赤外線などのセンサベースの姿勢推定法を確立し,課題を解決する。それにもかかわらず,従来のセンサは,高いコストと低い柔軟性の弱点のままである。本論文では,WiFiベースの人間姿勢推定ネットワークを確立するため,マルチモーダルネットワークPerUnetを提案する。強力なマルチヘッド注意機構とUnetのようなアーキテクチャから,PerUnetは,正確な姿勢推定を達成するために,WiFiチャネル状態情報(CSI)の微細粒姿勢特性と文脈情報を融合する。さらに,従来のフィルタの短所を克服するための注意ベース雑音除去(ABD)法を提案し,PerUnet抽出がCSIから特徴を抽出するのを助ける。PerUnetの性能を評価するために,画像,CSIおよび姿勢アノテーションから成る新しいマルチモーダルデータセットWi-Poseを確立した。実験結果は,PerUnetがWi-Poseに関するWiFiベースの姿勢推定の競合性能を達成することを証明した。WiFiベースの人間姿勢推定に関する研究をさらに促進するために,Wi-Poseはhttps://github.com/NjtechCVLab/Wi-PoseDatasetで公開されている。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： 赤外線 ,  フィルタ ,  *推定 ,  ネットワーク ,  柔軟性 ,  センサ ,  *姿勢 ,  チャネル ,  計算機アーキテクチャ ,  アノテーション ,  雑音除去 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： チャネル状態情報 ,  *姿勢推定 ,  無線周波数 ,  *WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： WiFi ,  人間 ,  姿勢推定 ,  チャネル ,  注意