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J-GLOBAL ID：202202281276527322   整理番号：22A0887464

Wi-Sense:Wi-Fiと畳込みニューラルネットワークを用いた受動人間活動認識システムと健康情報システムにおけるその統合【JST・京大機械翻訳】

Wi-Sense: a passive human activity recognition system using Wi-Fi and convolutional neural network and its integration in health information systems

著者 (4件)： Muaaz Muhammad (Faculty of Engineering and Science, University of Agder, Grimstad, Norway) ,  Chelli Ali (Faculty of Engineering and Science, University of Agder, Grimstad, Norway) ,  Gerdes Martin Wulf (Faculty of Engineering and Science, University of Agder, Grimstad, Norway) ,  Paetzold Matthias (Faculty of Engineering and Science, University of Agder, Grimstad, Norway)
資料名： Annals of Telecommunications  (Annals of Telecommunications)
巻： 77  号： 3-4  ページ： 163-175  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0416A  ISSN： 0003-4347  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間活動認識(HAR)システムは,高齢者および身体的障害者に対する能動的支援生活および家庭内監視のような,多くのヒト中心アプリケーションのバックボーンとして作用する。既存のWi-Fiベースの人間活動認識法は良い結果を報告しているが,その性能は環境の変化に影響される。本研究では,Wi-Fiチャネル状態情報(CSI)から抽出した環境非依存指紋に基づく人間活動を認識するために,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いるWi-Sense-a人間活動認識システムを提案した。最初に,Wi-Senseは標準Wi-Fiネットワークインタフェイスカードを用いてCSIを捕捉した。Wi-SenseはCSI比法を適用し,雑音と位相オフセットの影響を低減する。さらに,冗長情報を除去するために主成分分析を適用した。このステップは,データ次元を減らすだけでなく,環境影響を除去する。その後,処理データスペクトログラムを計算し,実行活動の環境独立時変マイクロドップラー指紋を明らかにした。これらのスペクトログラム画像を用いてCNNを訓練した。屋内環境において9人のボランティアから収集した人間活動データセットを用いて,著者らのアプローチを評価した。著者らの結果は,Wi-Senseがこれらの活動を97.78%の総合精度で認識できることを示した。提案したWi-Senseシステムの適用性にストレスを与えるため,健康情報システムに含まれる基準の概要を提供し,Wi-Sense HARシステムがeHealthインフラストラクチャーに統合できる方法を系統的に記述した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  情報 ,  法規 ,  *ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  応用プログラム ,  屋内環境 ,  *指紋 ,  インフラストラクチャー ,  環境影響 ,  主成分分析
準シソーラス用語： チャネル状態情報 ,  スペクトログラム ,  *WiFi ,  マイクロドップラ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： チャネル状態情報 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ドップラー効果 ,  健康情報システム ,  人間活動認識 ,  主成分分析 ,  高周波センシング ,  スペクトログラム

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： SENSE ,  Wi-Fi ,  畳込みニューラルネットワーク ,  人間 ,  活動認識 ,  健康情報システム ,  統合