予稿集

3次元CNNを利用したWi-Fi CSIによるジェスチャ認識

概要

家庭や公共施設などで Wi-Fi 電波が普及してきたなか,Wi-Fi 電波から取得できる CSI (Channel State Information; チャネル状態情報) を利用したセンシング技術の研究が進んでいる.近年では,CSI が多次元のデータであることに着眼し,画像識別で使われている CNN (Convolutional Neural Network; 畳込みニューラルネットワーク) を応用した技術が提案されている.一方で,CNN の技術を使った手法では,ジェスチャ認識のような時間経過によって状態が変化するものには対応できていない.本研究では,動画の内容推定に利用されている 3 次元 CNN を応用することによって,時系列情報を含んだ状態で学習させるジェスチャ認識手法を提案する.実験の結果から,正解率 0.932 以上を得ることができ,従来手法と比較しても高い正解率を実現した.また,提案した手法を実際に導入する場合に懸念される点について考察した.

書誌情報

書誌名

研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI)

2019-HCI-182

29

ページ

1-8

発行日

2019/03/11

ISSN

2188-8760

引用時の表記

宮代理弘,宮下芳明.3次元CNNを利用したWi-Fi CSIによるジェスチャ認識,研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI),Vol.2019-HCI-182,Issue.29,pp.1-8,2019.

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