| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-24 13:15 A Multi-Frame mmWave Radar-Based Framework for Human Skeleton Estimation ○Parma Hadi Rantelinggi・Xintong Shi・Mondher Bouazizi・Tomoaki Ohtsuki（Keio Univ.）  SeMI2024-81 |
|
| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Millimeter wave (mmWave) radar, particularly Frequency-Modulated Continuous Wave (FMCW) radar, has demonstrated significant potential for human joint position detection, offering advantages such as independence from lighting conditions and enhanced privacy compared to camera-based systems. However, traditional FMCW radar methods often rely on single-frame input or voxelization pooling, which limits the ability to capture rich spatiotemporal features. To address these limitations, this research introduces a novel approach that joins sequential frames during preprocessing to preserve spatial and temporal continuity, enhancing feature representation. These combined frames are processed through a deep learning architecture comprising Convolutional Neural Network (CNN) for spatial feature extraction, Transformer for capturing long-term dependencies, and Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) for sequential temporal modeling. The proposed method effectively leverages spatiotemporal data, improving the accuracy and reliability of human joint localization while accelerating model convergence. Experimental evaluation demonstrates that the proposed method achieves Mean Absolute Error (MAE) of 1.77 cm and Root Mean Squared Error (RMSE) of 2.92 cm to the human joint position. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | concatenated frames / FMCW radar / transformer / neural network / spatiotemporal data / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 353, SeMI2024-81, pp. 112-117, 2025年1月. | |
| 資料番号 | SeMI2024-81 | |
| 発行日 | 2025-01-16 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2024-81 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
| 開催期間 | 2025-01-23 - 2025-01-24 |
| 開催地（和） | 湯河原温泉（ホテルあかね・湯河原町商工会） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2025-01-SeMI |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Multi-Frame mmWave Radar-Based Framework for Human Skeleton Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / concatenated frames |
| キーワード(2)（和/英） | / FMCW radar |
| キーワード(3)（和/英） | / transformer |
| キーワード(4)（和/英） | / neural network |
| キーワード(5)（和/英） | / spatiotemporal data |
| 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） | ランテリンギ パルマ ハディ / Parma Hadi Rantelinggi / ランテリンギ パルマ ハディ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | シ ケイドウ / Xintong Shi / シ ケイドウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | ブーアジジ モンデル / Mondher Bouazizi / ブーアジジ モンデル |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-24 13:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2024-81 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.353 |
| ページ範囲 | pp.112-117 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-16 (SeMI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]