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J-GLOBAL ID：202202272145273907   整理番号：22A1037166

RFデータに基づく歩行者姿勢推定と認識アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Pedestrian Attitude Estimation and Recognition Algorithm Based on RF Data

著者 (5件)： Zhang Jie (School of Information Science and Engineering (School of Software), Yanshan University, Qinhuangdao 066000, China) ,  Sun Dejie (School of Mathematics and Information Science and Technology, Hebei Normal University of Science and Technology, Qinhuangdao 066004, China) ,  Li Xin (School of Mathematics and Information Science and Technology, Hebei Normal University of Science and Technology, Qinhuangdao 066004, China) ,  Li Gang (School of Mathematics and Information Science and Technology, Hebei Normal University of Science and Technology, Qinhuangdao 066004, China) ,  Wei Yangsen (School of Mathematics and Information Science and Technology, Hebei Normal University of Science and Technology, Qinhuangdao 066004, China)
資料名： Wireless Communications & Mobile Computing  (Wireless Communications & Mobile Computing)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022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： 歩行者検出は,人間の姿勢,特に歩行者検出器の推定において重要な役割を果たし,それは画像における人体の位置情報を提供する。本論文は,RFID技術に基づく無線周波数データを用いた歩行者ジェスチャ認識アルゴリズムを提案した。その目標は,人間のジェスチャ認識の分野における研究の出発点として役立つことである。入力画像における歩行者の位置は,ネットワーク訓練中のサンプルの変換パラメータを学習することによって適応的に調整することができ,各ブロックの局所特徴を,ネットワークの最終における多重交差エントロピー関数によって訓練することができ,サンプル局所領域をネットワーク訓練として完全に利用することができた。より正確なDFLと姿勢特徴認識は,測定した受信信号強度情報とチャネル状態情報を用いて達成できる。本論文で提案したRFデータに基づく歩行者ジェスチャ認識アルゴリズムは,実験結果に従って,特にファジィまたはオクルージョンのような雑音の多い環境において,歩行者認識精度を改善する。Copyright 2022 Jie Zhang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  雑音 ,  *推定 ,  ネットワーク ,  *歩行者 ,  多重化 ,  *計算機アルゴリズム ,  曖昧さ ,  位置情報 ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 身振り ,  チャネル状態情報 ,  *姿勢推定 ,  無線周波数 ,  ジェスチャー認識 ,  *認識アルゴリズム ,  歩行者検出 ,  受信信号強度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信網  (ND07030A) ,  その他の無線通信  (ND08050D)

引用文献 (29件)：

• K. I. Tanaka, J. Ueno, S. Chiba, "Estimation of a boundary to distinguish between radioactive materials and non- radioactive materials around a main steam line and a feed water line in a biological shielding wall of a BWR for decommissioning," Progress in Nuclear Energy, vol. 93, no. 11, pp. 371-385, 2016.
• E. Isioma, Q. H. Anabel, "Privacy attitudes and concerns in the digital lives of older adults: Westin's privacy attitude typology revisited," American Behavioral Scientist, vol. 62, no. 10, pp. 1372-1391, 2018.
• J. Kong, H. Wang, X. Wang, X. Jin, X. Fang, S. Lin, "Multi-stream hybrid architecture based on cross-level fusion strategy for fine-grained crop species recognition in precision agriculture," Computers and Electronics in Agriculture, vol. 185, pp. 106134, 2021.
• Q. Liu, L. Cheng, A. L. Jia, C. Liu, "Deep reinforcement learning for communication flow control in wireless mesh networks," IEEE Network, vol. 35, no. 2, pp. 112-119, 2021.
• A. B. Mabrouk, E. Zagrouba, "Abnormal behavior recognition for intelligent video surveillance systems: a review," Expert Systems with Applications, vol. 91, pp. 480-491, 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： RF ,  歩行者 ,  姿勢推定 ,  認識アルゴリズム