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J-GLOBAL ID：202202277272020122   整理番号：22A0456997

現実的なスマートホームシナリオにおけるミリ波レーダによる個人識別【JST・京大機械翻訳】

Person Identification With Millimeter-Wave Radar in Realistic Smart Home Scenarios

著者 (4件)： Xia Zhaoyang (Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (Ministry of Education) Fudan University, Shanghai, China) ,  Ding Genming (Application Innovation Lab, 2012 Labs, Huawei Technologies Company Ltd, Beijing, China) ,  Wang Hui (Application Innovation Lab, 2012 Labs, Huawei Technologies Company Ltd, Beijing, China) ,  Xu Feng (Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (Ministry of Education) Fudan University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.3509405.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 光依存性とプライバシー侵入問題を有する視覚センサと比較して,非侵入ミリ波(mmW)レーダは,毎日の人物識別のためにより好適であった。現実的な家庭シナリオでは,既存の研究で考慮されない新しい挑戦がある。本レターは,スマートホームシナリオにおける多経路干渉,複合歩行プロセス,および認識ロバスト性のようなこれらの問題に対処する試み,そして,歩行ドップラー特徴を学習し,分類するために,Incep-Poolモジュールおよび残差プールモジュールを有する軽量多分岐畳込みニューラルネットワーク(CNN)を設計した。家庭生活室シナリオにおける実験結果は,設計したmmWレーダ人識別システムが正確でロバストなリアルタイム同定性能を達成できることを示した。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： *レーダ ,  残差 ,  プライバシー ,  *EHF波 ,  ロバスト性 ,  視覚センサ ,  IDシステム
準シソーラス用語： *EHF波レーダ ,  マルチパス干渉 ,  *スマートホーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  アンテナ  (ND06000M) ,  数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 現実 ,  スマートホーム ,  シナリオ ,  ミリ波レーダ ,  個人識別