歩行時の加速度データを用いた人間の身体的特徴の推定に関する検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS1-4

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): A Study on Estimation of Human Physical Characteristics using Acceleration Sensor Data during Walking

著者名: 吉田 健治(三井造船),堀内 匡(松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Kenji Yoshida|Tadashi Horiuchi

キーワード: 加速度データ|歩行動作|身体的特徴|推定|重み付きk-最近傍法階層型ニューラルネットワーク|Acceleration data|Walking motion|Human physical characteristics|Estimation|Weighted k-Nearest NeighborMulti-Layered Perceptron

要約(日本語): 本研究では，スマートフォンに内蔵されている加速度センサを用いて，人間の歩行動作を計測し，その加速度データから，人間の身体的特徴である身長と体重を推定する手法を提案する．その提案手法においては，時系列データにおいて4秒間の時間窓を設定し，その時間窓内のデータから特徴量を抽出し、特徴ベクトルを設計する．さらに，身長と体重の推定手法として，重み付きk-最近傍法 (k-NN) と階層型ニューラルネットワーク (MLP) の2種類の手法を適用する．複数の被験者を対象とした身体的特徴の推定実験を行うことにより，推定手法の有効性を明らかにする．

PDFファイルサイズ: 398 Kバイト