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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-13 11:00 WBANの信号強度を用いた畳み込みニューラルネットワークによる人体動作分類 ○佐野晋太郎・青柳貴洋（東工大）  MICT2019-53 |
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| 抄録 | （和） | 本報告では，WBAN (Wireless Body Area Network)の信号強度を用いた畳み込みニューラルネットワー ク (CNN)による人体動作分類について検討した結果を示す．先行研究では，人手で設計された信号強度の時間特徴 量を用いたニューラルネットワークによる動作分類が示された．本報告では，分類器にCNNを導入し，信号強度の 特徴抽出の自動化を試みた．上腕，大腿に取り付けたセンサノードの受信信号強度を用いた動作分類においては，先 行研究と同等の正解率となり，CNNの自動特徴抽出への適用可能性が示された．また，訓練データとして与える被験 者の違いによる分類の正解率への影響や，訓練データの量とテストデータに対する分類の正解率の関係から，CNNの 分類器には，訓練データとして与える被験者の影響が強く現れてしまうことが示された． |
| （英） | In this report, human motion classification by convolutional neural networks (CNNs) using the signal strength of WBANs (Wireless Body Area Networks) is investigated. In the preceding study, neural networks were used to classify motions based on manually designed time-domain features. In this report, CNN is investigated for automatic feature extraction of signal strength. For human motion classification using the received signal strength of sensor nodes attached to an upper arm and a thigh, the accuracy rate is almost the same as the accuracy rate of the previous research. This suggests that CNN is applicable to feature extraction of signal strength. By considering effects of difference of subjects given as training data on the accuracy of the classification and the relationship between the amount of training data and the accuracy of classification on test data, it is shown that performance of classification based on CNN is strongly affected by subjects used as training data. | |
| キーワード | （和） | 無線ボディエリアネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / 人体動作分類 / 機械学習 / 特徴抽出 / / / |
| （英） | wireless body area networks / convolutional neural network / human motion classification / machine learning / feature extraction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 480, MICT2019-53, pp. 5-9, 2020年3月. | |
| 資料番号 | MICT2019-53 | |
| 発行日 | 2020-03-06 (MICT) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MICT2019-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMCJ MICT |
| 開催期間 | 2020-03-13 - 2020-03-13 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 地下3階-2 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | 生体，EMC一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MICT |
| 会議コード | 2020-03-EMCJ-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | WBANの信号強度を用いた畳み込みニューラルネットワークによる人体動作分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human motion classification by convolutional neural network using signal strength of WBAN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線ボディエリアネットワーク / wireless body area networks |
| キーワード(2)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 人体動作分類 / human motion classification |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 特徴抽出 / feature extraction |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐野 晋太郎 / Shintaro Sano / サノ シンタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： TokyoTech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青柳 貴洋 / Aoyagi Takahiro / アオヤギ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： TokyoTech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-13 11:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MICT |
| 資料番号 | MICT2019-53 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.480 |
| ページ範囲 | pp.5-9 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-03-06 (MICT) |
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