スペクトログラムの分解能調節によるドップラーレーダを用いた歩容識別精度の改善

塩入 慶太郎  佐保 賢志  

誌名
電子情報通信学会論文誌 B   Vol.J104-B   No.7   pp.673-675
発行日: 2021/07/01
早期公開日: 2021/03/09
Online ISSN: 1881-0209
DOI: 10.14923/transcomj.2020BLL0010
論文種別: 特集レター (電子情報通信学会2020レター特集)
専門分野: 
キーワード: 
ドップラーレーダ,  深層学習,  スペクトログラム,  個人識別,  歩容認証,  

本文: PDF(3MB)>>
論文を購入




あらまし: 
ドップラーレーダスペクトログラム画像の深層学習を用いた歩容識別(歩行運動に基づく個人識別)において,スペクトログラムの分解能調整により識別精度が改善されることを示す.スペクトログラムの時間分解能を高く設定することで,25人の個人識別実験において96.8 %の精度を達成することを示す.