パッシブRFIDタグアレイを用いたDeep Learningによる輪郭画像の復元手法の検討

• 大嶋, 政親

• 沼尾, 雅之

抄録

本研究では，RFID による行動・姿勢認識における既存技術の課題である認識モデルの構築までのコストを抑え，RSSI や位相の特徴量を選択・解析をすることなく認識するための手法として，2 次元状に配置した RFID タグアレイから電波強度や位相を 2 次元画像として捉え正解データとしてカメラ画像を学習しモデルを構築することで，電波画像から輪郭画像の復元を行う手法を提案した．提案システムには RFID タグをアレイ状に配置したタグアレイを作成，設置を行い人の粗い輪郭が現れた電波情報を取得することができた．学習データの構築として RSSI や位相の値に対して線形近似を行い入力用電波画像の算出を行った．さらに画像から画像への変換技術の一つである Pix2Pix を用いて入力画像と正解画像の特徴を学習しモデルを構築することで入力画像のみで人体の姿勢を出力した．モデルを構築したあとは入力画像と出力画像の比較実験を行い正解画像と同じような姿勢を生成することを確認した．

収録刊行物

• マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2019論文集

  マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2019論文集 2019 1103-1108, 2019-06-26

キーワード

• AI

詳細情報

• CRID: 1050574047071064704
• NII論文ID: 170000181424
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00202334/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles