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| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| 1881-0217_j103-c_7_321.pdf | 2.74 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | 超広帯域レーダによる歩行および着座の測定と畳み込みニューラルネットワークを用いた個人識別技術 |
| その他のタイトル: | Personal identification using a convolutional neural network and ultra-wideband radar measurement of walking and sitting motion |
| 著者: | 阪本, 卓也    https://orcid.org/0000-0003-0177-879X (unconfirmed) |
| 著者名の別形: | SAKAMOTO, Takuya |
| キーワード: | 超広帯域レーダ 時間周波数解析 マイクロドップラー ニューラルネットワーク 個人識別 |
| 発行日: | 1-Jul-2020 |
| 出版者: | 電子情報通信学会 |
| 誌名: | 電子情報通信学会論文誌 C |
| 巻: | J103-C |
| 号: | 7 |
| 開始ページ: | 321 |
| 終了ページ: | 330 |
| 抄録: | 本論文では，超広帯域レーダを用いて人体の歩行及び着座運動を測定し，時間周波数解析により得られたスペクトログラム画像及び機械学習を用いて個人識別をおこなう．被験者6人の歩行及び着座運動を超広帯域レーダにより測定する．レーダ受信信号を時間周波数解析し，四肢の運動に伴うマイクロドップラー成分の含まれるスペクトログラムに変換し，画像を生成する．個人ラベルを付与されたスペクトログラム画像を2層畳み込みニューラルネットワークに入力して学習を行い，レーダによる個人識別を実現する． |
| 著作権等: | ©一般社団法人電子情報通信学会 2020 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/252389 |
| 出現コレクション: | 学術雑誌掲載論文等 |
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