起立着座動作のドップラーレーダ画像を用いた個人識別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS19064

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2019/11/09

タイトル(英語): Personal identification using Doppler radar images of standing-up and sitting-down motions

著者名: 犬塚 圭亮(富山県立大学),塩入 慶太朗(富山県立大学),佐保 賢志(富山県立大学)

著者名(英語): Keisuke Inuzuka(Toyama Prefectural University),Keitarou Shioiri(Toyama Prefectural University),Kenshi Saho(Toyama Prefectural University)

キーワード: 個人識別|生体認証|起立|着座|ドップラーレーダ|深層学習|Personal identification|Biometrics|Standing-up|Sitting-down|Doppler radar|Deep learning

要約(日本語): 起立着座動作による個人識別を、ドップラーレーダを用いて実証する。まず椅子からの起立及び椅子への着座動作をドップラーレーダで計測し、受信信号の短時間フーリエ変換により、時間-速度-受信強度を表す画像を生成する。得られた画像に畳み込みニューラルネットワークを適用することで、10人の個人識別が96%の精度で実現することを示す。

要約(英語): This paper verifies a personal identification based on standing-up and sitting-down motions using micro-Doppler radar. Our experiments show that the identification with an accuracy of 96 % is achieved using convolutional neural network and radar images that express time-velocity distribution of the motions.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 664 Kバイト