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講演抄録/キーワード
講演名 2020-10-02 11:00
畳み込みニューラルネットワークを用いた足音波形とスペクトログラムによる特徴解析とその比較
後藤吉輝板井陽俊中部大SIS2020-25
抄録 (和) 人間の足音には個人特徴が存在し, 聞きなれた足音を聞くことにより我々はある程度個人を識別することができる. 歩行足音から人物の特定が可能となれば, 防犯システムや生体認証システムへの応用が期待される.
先行研究では, 時間周波数解析を用いた足音の分析が試みられている. しかし, 特徴解析が可能な初期のCNNを利用した分析を行っており, その他のCNNアーキテクチャについては比較検討がされていない. 本研究では, 先行研究で用いられていないCNNアーキテクチャに足音波形とスペクトログラムデータセットを学習させ, 最も識別率の高いCNNを特定する. さらに, Grad-CAMを導入し, 各足音データの特徴解析を行う. 
(英) It is known that the footstep includes personal characteristics. We often recognize a person from walking footsteps in limited
situation. If the high accuracy personal identification using footstep is possible, a novel surveillance system like a crime prevention system, or a biometric system are expected.
In the conventional research, Shiota analyzed footsteps using a time frequency analysis and CNN. However, the pattern of the footstep waveform dataset was not used as the training data for the CNN. In addition, in the conventional research, the traditional CNN of AlexNet was used characteristic analysis. In this paper, we identify the CNN architecture of the highest accuracy by using the spectrogram and waveform dataset. Furthermore, we apply Grad-CAM to perform feature analysis.
キーワード (和) 足音 / CNN / 個人識別 / 特徴解析 / / / /  
(英) Footstep / CNN / Personal identification / Feature analysis / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 176, SIS2020-25, pp. 75-80, 2020年10月.
資料番号 SIS2020-25 
発行日 2020-09-24 (SIS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 SIS2020-25

研究会情報
研究会 SIS ITE-BCT  
開催期間 2020-10-01 - 2020-10-02 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) システム実現技術, 近距離通信応用システム, 知的マルチメディア処理システム,放送技術および一般 
テーマ(英) System Implementation Technology, Short Range Wireless Systems, Smart Multimedia Systems, Broadcasting Technology, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIS 
会議コード 2020-10-SIS-BCT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 畳み込みニューラルネットワークを用いた足音波形とスペクトログラムによる特徴解析とその比較 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Future analysis of footstep waveforms and spectrogram using convolutional neural network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 足音 / Footstep  
キーワード(2)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(3)(和/英) 個人識別 / Personal identification  
キーワード(4)(和/英) 特徴解析 / Feature analysis  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 後藤 吉輝 / Yoshiki Goto / ゴトウ ヨシキ
第1著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: Chubu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 板井 陽俊 / Akitoshi Itai / イタイ アキトシ
第2著者 所属(和/英) 中部大学 (略称: 中部大)
Chubu University (略称: Chubu Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-10-02 11:00:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 SIS 
資料番号 SIS2020-25 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.176 
ページ範囲 pp.75-80 
ページ数
発行日 2020-09-24 (SIS) 


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