不自由歩行動作で誘起された静電誘導電流を用いた深層学習による識別技術

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS7-4

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Classification technique by deep learning using electrostatic induction current induced by lame walking motion

著者名: 栗田 耕一(近畿大学)

著者名(英語): Koichi Kurita()

キーワード: 歩行動作|静電誘導|深層学習深層学習|walking motion|electrostatic induction|deep learning

要約(日本語): 歩行動作により人体電位が変動すると電極には微弱な静電誘導電流が過渡的に誘起される。この静電誘導電流を検出することにより歩行動作中の被験者の足が床に接地・離地するタイミングを非接触で精度よく検出可能となる。そこで，本研究では不自由な歩行を模擬するため，健常者な被験者の膝を添え木とサポータで固縛し歩行信号を検出した。この歩行運動により誘起される静電誘導電流波形を計測しウェーブレット変換してスカログラムを得た。このスカログラムを用い，畳み込みニューラルネットワークによる深層学習を行うことにより被験者の歩行動作から歩行動作における不自由さの程度を識別することを試みた。

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