複数の歩行状態に対応した加速度センサに基づく人物識別
加速度センサやジャイロセンサが搭載されたスマートフォンなどの携帯端末が広く普及したことを受け，そのようなセンサから得られる情報を元に，歩行者の状態や携帯端末の所持状態，あるいは人物識別を実現しようという取り組みが行われている．本研究では，人物識別を目指した既存研究の多くが，平地での歩行状態のみを対象としているものが多い点に着目し，複数の歩行状態で人物識別を実現する方法を提案する．具体的には，平地歩行・階段昇行・階段降行の３種類の歩行状態を識別し，歩行状態別に定義した識別器を用いて人物識別を実現する．10人の被験者を対象とした実験の結果，最も高い精度が得られた線形判別分析において，歩行状態識別率...
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| Published in | 知能と情報 Vol. 27; no. 5; pp. 711 - 722 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
日本知能情報ファジィ学会
2015
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1347-7986 1881-7203 |
| DOI | 10.3156/jsoft.27.711 |
Cover
| Abstract | 加速度センサやジャイロセンサが搭載されたスマートフォンなどの携帯端末が広く普及したことを受け，そのようなセンサから得られる情報を元に，歩行者の状態や携帯端末の所持状態，あるいは人物識別を実現しようという取り組みが行われている．本研究では，人物識別を目指した既存研究の多くが，平地での歩行状態のみを対象としているものが多い点に着目し，複数の歩行状態で人物識別を実現する方法を提案する．具体的には，平地歩行・階段昇行・階段降行の３種類の歩行状態を識別し，歩行状態別に定義した識別器を用いて人物識別を実現する．10人の被験者を対象とした実験の結果，最も高い精度が得られた線形判別分析において，歩行状態識別率95.7%，人物識別率85.0%（平地歩行），90.0%（階段昇行），77.0%（階段降行）が得られた．また，歩行状態識別と人物識別を段階的に行った場合の人物識別率の推定値は80.4%となった．さらに，提案手法と歩行状態の区別をせずに人物識別を行った場合との比較を行った結果，使用した５種類の識別器（k近傍法，決定木，単純ベイズ分類器，線形判別分析，サポートベクターマシン）のうち，k近傍法を除く４つの識別器で提案手法による人物識別率が高くなり，歩行状態別に人物識別を行うことによる識別精度改善効果が確認された． |
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| AbstractList | 加速度センサやジャイロセンサが搭載されたスマートフォンなどの携帯端末が広く普及したことを受け，そのようなセンサから得られる情報を元に，歩行者の状態や携帯端末の所持状態，あるいは人物識別を実現しようという取り組みが行われている．本研究では，人物識別を目指した既存研究の多くが，平地での歩行状態のみを対象としているものが多い点に着目し，複数の歩行状態で人物識別を実現する方法を提案する．具体的には，平地歩行・階段昇行・階段降行の３種類の歩行状態を識別し，歩行状態別に定義した識別器を用いて人物識別を実現する．10人の被験者を対象とした実験の結果，最も高い精度が得られた線形判別分析において，歩行状態識別率95.7%，人物識別率85.0%（平地歩行），90.0%（階段昇行），77.0%（階段降行）が得られた．また，歩行状態識別と人物識別を段階的に行った場合の人物識別率の推定値は80.4%となった．さらに，提案手法と歩行状態の区別をせずに人物識別を行った場合との比較を行った結果，使用した５種類の識別器（k近傍法，決定木，単純ベイズ分類器，線形判別分析，サポートベクターマシン）のうち，k近傍法を除く４つの識別器で提案手法による人物識別率が高くなり，歩行状態別に人物識別を行うことによる識別精度改善効果が確認された． |
| Author | 松嵜, 晃司 真部, 雄介 菅原, 研次 |
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| Discipline | Engineering Mathematics |
| EISSN | 1881-7203 |
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| Issue | 5 |
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| PublicationDecade | 2010 |
| PublicationTitle | 知能と情報 |
| PublicationTitleAlternate | 日本知能情報ファジィ学会誌 |
| PublicationYear | 2015 |
| Publisher | 日本知能情報ファジィ学会 |
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| References | [8] C. Nickel, C. Busch, S. Rangarajan, and M. Mobius: Using Hidden Marköv Models for Accelerometer-Based Biometric Gait Recognition, In 7th International Colloquium on Signal Processing & Its Applications, 2011. [15] Human Activity Sensing Consortium: http://hasc.jp, (2015年2月17日閲覧) [4]J. R. Kwapisz, G. M. Weiss and S. A. Moore: Activity recognition using cell phone accelerometers, ACM SIGKDD Explorations Newsletter, Vol. 12, Issue 2, pp.74-82, 2011. [9] S. Terada, Y. Enomoto, D. Hanawa and K. Oguchi: Performance of Gait Authentication Using an Acceleration Sensor, International Conference on Telecommunications and Signal Processing, pp.18-20, 2011. [2]早川幹，大久保教夫，脇坂義博：ビジネス顕微鏡：実用的人間行動計測システムの開発，電子情報通信学会論文誌D，情報・システム，Vol.96，No.10，pp.2359-2370，2013 [7] D. Gafurov, K. Helkala and T. So/ndrol: Biometric Gait Authentication Using Accelerometer Sensor, Journal of Computers, Vol.1, No.7, pp.51-59, 2006. [5] 沼杏子，屋代智之：歩行者の状態推定の軽量化に関する一検討，情報処理学会論文誌，コンシューマ・デバイス&システム，Vol.2，No.1，pp.67-73，2012 [10] J. Kwapisz, G. Weiss and S. Moore: Cell phone-based biometric identification, 4th IEEE International Conference on Biometrics: Theory Applications andSystems (BTAS), pp.1-7, 2010. [12] 白井隼人，笠原弘樹，伊藤智則，吉井英樹，小松尚久：加速度データの LPCケプストラムを用いた歩行状態の識別に関する一考察，電子情報通信学会技術研究報告，LOIS，ライフインテリジェンスとオフィス情報システム，Vol.110，No.450，pp.119-124，2011 [16] The R Project for Statistical Computing: http://www.r-project.org, (2015年2月20日閲覧) [17]R. Subramanian, S. Sarkar, M. Labrador, K. Contino and C. Eggert: Orientation invariant gait matching algorithm based on the Kabsch alignment, The IEEE International Conference on Identity, Security andBehavior Analysis (ISBA 2015), Hong Kong, March, 2015. [3]大上裕也，橋山智訓，岩田満，田野俊一：３軸加速度センサを用いた歩行パターンの分類，第22回ファジィシステムシンポジウム，7D1-2，pp.506-511，2006 [13] 岩本健嗣，杉森大輔，松本三千人：３軸加速度センサを用いた歩行者推定手法，情報処理学会論文誌，Vol.55，No.2，pp.739-749，2014 [14] J. Perry（著），武田功（監訳）：ペリー歩行分析－正常歩行と異常歩行－，医歯薬出版株式会社，2007 [11] J. Frank, S. Mannor and D. Precup: Activity and gait recognition with time-delay embeddings, In Proc.AAAI Conf. on Artificial Intelligence, 2010. [1] 大内一成，土井美和子：携帯電話搭載センサによるリアルタイム生活行動認識システム，情報処理学会論文誌，Vol.53，No.7， pp.1675-1686，2012 [6] J. Mäntyjärvi, M. Lindholm, E. Vildjiounaite, S.-M. Mäkelä and H. Ailisto: Identifying users of portable devices from gait pattern with accelerometers, in IEEE International Conference on Acoustics, Speech, andSignal Processing, 2005. |
| References_xml | – reference: [7] D. Gafurov, K. Helkala and T. So/ndrol: Biometric Gait Authentication Using Accelerometer Sensor, Journal of Computers, Vol.1, No.7, pp.51-59, 2006. – reference: [11] J. Frank, S. Mannor and D. Precup: Activity and gait recognition with time-delay embeddings, In Proc.AAAI Conf. on Artificial Intelligence, 2010. – reference: [10] J. Kwapisz, G. Weiss and S. Moore: Cell phone-based biometric identification, 4th IEEE International Conference on Biometrics: Theory Applications andSystems (BTAS), pp.1-7, 2010. – reference: [5] 沼杏子，屋代智之：歩行者の状態推定の軽量化に関する一検討，情報処理学会論文誌，コンシューマ・デバイス&システム，Vol.2，No.1，pp.67-73，2012． – reference: [16] The R Project for Statistical Computing: http://www.r-project.org, (2015年2月20日閲覧)． – reference: [1] 大内一成，土井美和子：携帯電話搭載センサによるリアルタイム生活行動認識システム，情報処理学会論文誌，Vol.53，No.7， pp.1675-1686，2012． – reference: [8] C. Nickel, C. Busch, S. Rangarajan, and M. Mobius: Using Hidden Marköv Models for Accelerometer-Based Biometric Gait Recognition, In 7th International Colloquium on Signal Processing & Its Applications, 2011. – reference: [4]J. R. Kwapisz, G. M. Weiss and S. A. Moore: Activity recognition using cell phone accelerometers, ACM SIGKDD Explorations Newsletter, Vol. 12, Issue 2, pp.74-82, 2011. – reference: [2]早川幹，大久保教夫，脇坂義博：ビジネス顕微鏡：実用的人間行動計測システムの開発，電子情報通信学会論文誌D，情報・システム，Vol.96，No.10，pp.2359-2370，2013． – reference: [12] 白井隼人，笠原弘樹，伊藤智則，吉井英樹，小松尚久：加速度データの LPCケプストラムを用いた歩行状態の識別に関する一考察，電子情報通信学会技術研究報告，LOIS，ライフインテリジェンスとオフィス情報システム，Vol.110，No.450，pp.119-124，2011． – reference: [13] 岩本健嗣，杉森大輔，松本三千人：３軸加速度センサを用いた歩行者推定手法，情報処理学会論文誌，Vol.55，No.2，pp.739-749，2014． – reference: [9] S. Terada, Y. Enomoto, D. Hanawa and K. Oguchi: Performance of Gait Authentication Using an Acceleration Sensor, International Conference on Telecommunications and Signal Processing, pp.18-20, 2011. – reference: [17]R. Subramanian, S. Sarkar, M. Labrador, K. Contino and C. Eggert: Orientation invariant gait matching algorithm based on the Kabsch alignment, The IEEE International Conference on Identity, Security andBehavior Analysis (ISBA 2015), Hong Kong, March, 2015. – reference: [6] J. Mäntyjärvi, M. Lindholm, E. Vildjiounaite, S.-M. Mäkelä and H. Ailisto: Identifying users of portable devices from gait pattern with accelerometers, in IEEE International Conference on Acoustics, Speech, andSignal Processing, 2005. – reference: [15] Human Activity Sensing Consortium: http://hasc.jp, (2015年2月17日閲覧)． – reference: [3]大上裕也，橋山智訓，岩田満，田野俊一：３軸加速度センサを用いた歩行パターンの分類，第22回ファジィシステムシンポジウム，7D1-2，pp.506-511，2006． – reference: [14] J. Perry（著），武田功（監訳）：ペリー歩行分析－正常歩行と異常歩行－，医歯薬出版株式会社，2007． |
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| SourceID | jstage |
| SourceType | Publisher |
| StartPage | 711 |
| SubjectTerms | 人物識別 加速度センサ 歩行状態識別 |
| Title | 複数の歩行状態に対応した加速度センサに基づく人物識別 |
| URI | https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsoft/27/5/27_711/_article/-char/ja |
| Volume | 27 |
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| ispartofPNX | 知能と情報, 2015/10/15, Vol.27(5), pp.711-722 |
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