JP2012002720A - 情報処理装置、認識システム、認識方法、及びプログラム - Google Patents
情報処理装置、認識システム、認識方法、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012002720A JP2012002720A JP2010139068A JP2010139068A JP2012002720A JP 2012002720 A JP2012002720 A JP 2012002720A JP 2010139068 A JP2010139068 A JP 2010139068A JP 2010139068 A JP2010139068 A JP 2010139068A JP 2012002720 A JP2012002720 A JP 2012002720A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- feature
- recognition
- distance
- doppler sensor
- output signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
【解決手段】情報処理装置は、認識対象20に対して放射した電磁波又は超音波である放射波の周波数と、上記放射波が上記認識対象により反射した反射波の周波数との差分の周波数を有するドップラーセンサ出力信号を取得するデータ取得部102と、予め取得された上記ドップラーセンサ出力信号のサンプルデータの評価結果に応じて、特徴を選択する特徴選択部112と、上記特徴選択部により選択される特徴に対応する特徴量を、上記ドップラーセンサ出力信号から抽出する特徴量抽出部106と、上記サンプルデータの特徴量のうち、上記特徴選択部により選択される特徴に対応する特徴量、及び、上記特徴量抽出部により抽出される特徴量のパターンマッチングにより、認識処理を実行する認識部108とを有する。
【選択図】図1
Description
ドップラーセンサは、電磁波又は超音波を放射し(この放射した電磁波又は超音波を、以下、放射波という。)、放射波が物体により反射した反射波を検出する。このとき、反射波の周波数は、認識対象の移動速度に応じて変化する。ドップラーセンサは、この放射波と反射波との差分の周波数(以下、ドップラー周波数という。)を有するドップラーセンサ出力波を電圧信号(以下、ドップラーセンサ出力信号という。)として出力する。
まず、本発明の第1の実施形態に係る認識システム10aの構成について、図1を参照しながら説明する。認識システム10aは、認識対象20の動作を認識する機能を有する。この認識システム10aは、認識対象20に放射波を放射し、ドップラーセンサ出力信号を出力するドップラーセンサノード200と、ドップラーセンサノード200から出力されるアナログ信号であるドップラーセンサ出力信号をデジタル信号に変換するA/D(Analog/Digital)変換器300と、A/D変換器300においてデジタル変換されたドップラーセンサ出力信号に基づいて認識対象20の動作を認識する情報処理装置100aと、ドップラーセンサノード200が放射波を放射するときに認識対象とドップラーセンサとの距離を測定する測距装置400とを有する。
ドップラーセンサノード200は、認識対象20から動作を認識するためにドップラーセンサ202、増幅器204、ローパスフィルタ(LPF)206、及び出力部208を主に有する。
A/D変換器300は、ドップラーセンサノード200から受け取ったアナログ信号であるドップラーセンサ出力信号をデジタル信号に変換する機能を有する。A/D変換器300は、デジタル変換した後のドップラーセンサ出力信号を情報処理装置100aに入力する。
測距装置400は、ドップラーセンサ202と認識対象20との間の距離を測定する機能を有する。測距装置400は、例えば、電波又は超音波を用いた既存の方法により距離を測定する。具体的には、例えば、パルス波を認識対象20に対して送信し、反射波が到達するまでの遅延時間から距離を算出する。或いは、認識対象20の持つ無線タグから送信される電波の電波強度に基づいて距離を求めてもよい。測距装置400の機能は、例えばドップラーセンサ202が放射波を送信し、反射波を受信するための送受信部(図示せず)を兼用して用いることにより実現されてもよい。測距装置400は、測定して得られた距離の情報を情報処理装置100aに入力する。
情報処理装置100aは、ドップラーセンサノード200が取得し、A/D変換器300によりデジタル信号化されたドップラーセンサ出力信号をデータ処理することにより、認識対象20の動作を認識する装置である。情報処理装置100aは、データ取得部102、処理データ記憶部104、特徴量抽出部106、認識部108、認識結果出力部110、特徴選択部112a、及びサンプルデータ記憶部114を有する。
ここで、上記の認識システム10aにおいて事前に取得するサンプルデータについて、一例を挙げて説明する。図2は、サンプルデータの一例を示す説明図である。
特徴選択部112aは、上記のサンプルデータを評価することによって、認識に用いる特徴を選択する。特徴選択部112aは、選択する特徴の組合せによって、認識対象20の動作の認識率が高まるように特徴を選択するが、このとき、評価関数を用いて特徴を選択する。
kが所定の値となると終了、そうでなければ手順1へ戻る。
以上説明してきたように、特徴選択部112aは、測距装置400により取得された距離の情報に基づいて、当該距離のサンプルデータの特徴を評価関数により評価することによって、認識に用いる特徴を選択する。そして、特徴選択部112aは、選択した特徴を特徴量抽出部106に入力して、選択された特徴に対応する特徴値をドップラーセンサ出力信号から抽出させるとともに、認識部108に、選択された特徴に対応するサンプルデータの特徴値を学習データとして、認識を行うためのモデルを構築させる。
次に、本発明の第2の実施形態に係る認識システム10bについて、図11を参照しながら説明する。図11は、本発明の第2の実施形態に係る認識システム10bの構成図である。
以上説明してきた本発明の第1の実施形態に係る認識システム10a及び第2の実施形態に係る認識システム10bは、距離に応じて「その距離における認識率を高めるために」最適化された特徴の組み合わせを用いて動作の認識を行った。
次に、図14を参照しながら、本発明の第1の実施形態、第2の実施形態、及び変形例に係る認識システムの動作について説明する。図14は、認識システムの動作を示すフローチャートである。
20 認識対象
100 情報処理装置
102 データ取得部
104 処理データ記憶部
106 特徴量抽出部
108 認識部
110 認識結果出力部
112 特徴選択部
114 サンプルデータ記憶部
200 ドップラーセンサノード
202 ドップラーセンサ
204 増幅器
206 ローパスフィルタ
208 出力部
300 A/D変換器
400 測距装置
Claims (14)
- 認識対象に対して放射した電磁波又は超音波である放射波の周波数と、前記放射波が前記認識対象により反射した反射波の周波数との差分の周波数を有するドップラーセンサ出力信号を取得するデータ取得部と、
予め取得された前記ドップラーセンサ出力信号のサンプルデータの評価結果に応じて、特徴を選択する特徴選択部と、
前記特徴選択部により選択される特徴に対応する特徴量を、前記ドップラーセンサ出力信号から抽出する特徴量抽出部と、
前記サンプルデータの特徴量のうち、前記特徴選択部により選択される特徴に対応する特徴量、及び、前記特徴量抽出部により抽出される特徴量のパターンマッチングにより、認識処理を実行する認識部と、
を備えることを特徴とする、情報処理装置。 - 前記特徴選択部は、前記認識対象と前記放射波を放射するドップラーセンサとの間の距離に応じて、当該距離において前記認識対象の動作の認識率を高める前記特徴を選択し、
前記認識部は、前記認識対象の動作を認識することを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記特徴選択部は、前記距離において、前記特徴の組合せが一の動作と他の動作とを区別する性能を示す値に基づいた評価関数を用いて、前記特徴を選択することを特徴とする、請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記特徴選択部は、前記距離において、一の動作と他の動作とを区別する性能を示す値の、全ての種類の前記動作の組合せについての総和である前記評価関数に基づいて、前記特徴を選択することを特徴とする、請求項3に記載の情報処理装置。
- 一の動作と他の動作とを区別する性能を示す前記値は、前記性能が高いほど大きくなる値であり、
前記特徴選択部は、前記評価関数を最大化する前記特徴を選択することを特徴とする、請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記特徴選択部は、前記距離における前記サンプルデータがないとき、又は、前記距離が取得できないときに、前記距離によらず前記認識対象の動作の認識率を高める前記特徴を選択することを特徴とする、請求項2に記載の情報処理装置。
- 前記特徴選択部は、前記距離による特徴量の分散を示す値と、前記距離によらず一の動作と他の動作とを区別する性能を示す値とに基づいた評価関数を用いて、前記特徴を選択することを特徴とする、請求項6に記載の情報処理装置。
- 前記特徴選択部は、一の動作と他の動作とを区別する性能を示す値を、全ての種類の前記動作の組合せについて全ての種類の距離において総和した値を、一の距離と他の距離とを区別する性能を示す値を、全ての種類の前記距離の組合せについて全ての種類の動作において総和した値で除した前記評価関数に基づいて、前記特徴を選択することを特徴とする、請求項7に記載の情報処理装置。
- 前記特徴選択部は、前記認識対象と前記放射波を放射するドップラーセンサとの間の距離の認識率を高める前記特徴を選択し、
前記認識部は、前記距離を認識することを特徴とする、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記特徴選択部は、一の距離と他の距離とを区別する性能を示す値に基づいた評価関数を用いて、前記特徴を選択することを特徴とする、請求項9に記載の情報処理装置。
- 前記特徴選択部は、一の距離と他の距離とを区別する性能を示す値の、全ての種類の前記距離の組合せについての総和である前記評価関数に基づいて、前記特徴を選択することを特徴とする、請求項10に記載の情報処理装置。
- 認識対象に対して放射波を放射し、前記放射波が前記認識対象により反射した反射波を受信し、前記放射波の周波数と前記反射波の周波数との差分の周波数を有するドップラーセンサ出力信号を出力するドップラーセンサノードと、
前記ドップラーセンサ出力信号を取得するデータ取得部と、
予め取得された前記ドップラーセンサ出力信号のサンプルデータの評価結果に応じて、特徴を選択する特徴選択部と、
前記特徴選択部により選択される特徴に対応する特徴量を、前記ドップラーセンサ出力信号から抽出する特徴量抽出部と、
前記サンプルデータの特徴量のうち、前記特徴選択部により選択される特徴に対応する特徴量、及び、前記特徴量抽出部により抽出される特徴量のパターンマッチングにより、認識処理を実行する認識部と、
を有する情報処理装置と、
を備えることを特徴とする、認識システム。 - 認識対象に対して放射波を放射し、前記放射波が前記認識対象により反射した反射波を受信し、前記放射波の周波数と前記反射波の周波数との差分の周波数を有するドップラーセンサ出力信号に基づいた認識処理を行い、データ取得部と、特徴選択部と、特徴量抽出部と、認識部と、を有する情報処理装置の、
前記データ取得部が前記ドップラーセンサ出力信号を取得する取得ステップと、
前記特徴選択部が、予め取得された前記ドップラーセンサ出力信号のサンプルデータの評価結果に応じて、特徴を選択する選択ステップと、
前記選択ステップにおいて選択される特徴に対応する特徴量を、前記ドップラーセンサ出力信号から抽出する抽出ステップと、
前記サンプルデータの特徴量のうち、前記選択ステップにより選択される特徴に対応する特徴量、及び、前記抽出ステップにより抽出される特徴量のパターンマッチングにより、認識処理を実行する認識ステップと、
を含む、認識方法。 - コンピュータを、
認識対象に対して放射した電磁波又は超音波である放射波の周波数と、前記放射波が前記認識対象により反射した反射波の周波数との差分の周波数を有するドップラーセンサ出力信号を取得するデータ取得部と、
予め取得された前記ドップラーセンサ出力信号のサンプルデータの評価結果に応じて、特徴を選択する特徴選択部と、
前記特徴選択部により選択される特徴に対応する特徴量を、前記ドップラーセンサ出力信号から抽出する特徴量抽出部と、
前記サンプルデータの特徴量のうち、前記特徴選択部により選択される特徴に対応する特徴量、及び、前記特徴量抽出部により抽出される特徴量のパターンマッチングにより、認識処理を実行する認識部と、
を備えることを特徴とする、情報処理装置として機能させるための、プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010139068A JP5661344B2 (ja) | 2010-06-18 | 2010-06-18 | 情報処理装置、認識システム、認識方法、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010139068A JP5661344B2 (ja) | 2010-06-18 | 2010-06-18 | 情報処理装置、認識システム、認識方法、及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012002720A true JP2012002720A (ja) | 2012-01-05 |
JP5661344B2 JP5661344B2 (ja) | 2015-01-28 |
Family
ID=45534857
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010139068A Expired - Fee Related JP5661344B2 (ja) | 2010-06-18 | 2010-06-18 | 情報処理装置、認識システム、認識方法、及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5661344B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9554448B2 (en) | 2012-07-13 | 2017-01-24 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Illumination control device, light source for illumination, and illumination system |
CN111436904A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-24 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 智能化睡眠分期方法、装置及计算机可读存储介质 |
WO2023167146A1 (ja) * | 2022-03-02 | 2023-09-07 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 学習データ生成方法、学習データ生成装置及び記録媒体 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09152480A (ja) * | 1995-11-30 | 1997-06-10 | Mitsubishi Electric Corp | 自動目標認識装置 |
JP2005253708A (ja) * | 2004-03-12 | 2005-09-22 | Fuji Photo Film Co Ltd | 特徴量選択装置、異常陰影判別装置およびプログラム |
JP2006293644A (ja) * | 2005-04-08 | 2006-10-26 | Canon Inc | 情報処理装置、情報処理方法 |
JP2009112330A (ja) * | 2007-11-01 | 2009-05-28 | Omron Corp | 特徴量候補作成装置および特徴量候補作成方法 |
JP2011048485A (ja) * | 2009-08-25 | 2011-03-10 | Kumamoto Univ | 物標検出装置および物標検出方法 |
JP2011099703A (ja) * | 2009-11-04 | 2011-05-19 | Oki Electric Industry Co Ltd | データ処理装置、動作認識システム、動作判別方法、及びプログラム |
-
2010
- 2010-06-18 JP JP2010139068A patent/JP5661344B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09152480A (ja) * | 1995-11-30 | 1997-06-10 | Mitsubishi Electric Corp | 自動目標認識装置 |
JP2005253708A (ja) * | 2004-03-12 | 2005-09-22 | Fuji Photo Film Co Ltd | 特徴量選択装置、異常陰影判別装置およびプログラム |
JP2006293644A (ja) * | 2005-04-08 | 2006-10-26 | Canon Inc | 情報処理装置、情報処理方法 |
JP2009112330A (ja) * | 2007-11-01 | 2009-05-28 | Omron Corp | 特徴量候補作成装置および特徴量候補作成方法 |
JP2011048485A (ja) * | 2009-08-25 | 2011-03-10 | Kumamoto Univ | 物標検出装置および物標検出方法 |
JP2011099703A (ja) * | 2009-11-04 | 2011-05-19 | Oki Electric Industry Co Ltd | データ処理装置、動作認識システム、動作判別方法、及びプログラム |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
CSNG201000941041; 池村 翔 Sho Ikemura: '時空間情報と距離情報を用いたマルチクラスBoostingによる動作識別 Action Classificaiton by Mul' SSII2010 第16回 画像センシングシンポジウム講演論文集 [CD-ROM] 16th Symposium o , 20100609, IS3-01-1〜IS3-01-8, 画像センシング技術研究会 * |
JPN6012027611; 関根理敏 前野蔵人: '"マイクロ波ドップラーセンサを用いた行動・状態認識におけるユーザ別認識率評価"' 電子情報通信学会総合大会講演論文集通信 2010年、2、B-20-25, 20100302, p.609, 社団法人電子情報通信学会 * |
JPN6013002206; 関根理敏,前野蔵人,野崎正典: 'マイクロ波ドップラーセンサを用いたセンサ非装着型行動・状態認識' 情報処理学会研究報告 ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI) Vol.2009-HCI-135, No.10, 20091105, pp. 1-8, 情報処理学会 * |
JPN6013002207; Youngwook Kim, Hao Ling: 'Human Activity Classification Based on Micro-Doppler Signatures Using a Support Vector Machine' IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Vol. 47, No. 5, 200905, pp. 1328-1337, IEEE * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9554448B2 (en) | 2012-07-13 | 2017-01-24 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Illumination control device, light source for illumination, and illumination system |
CN111436904A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-24 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 智能化睡眠分期方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN111436904B (zh) * | 2020-03-17 | 2022-11-15 | 深圳赛安特技术服务有限公司 | 智能化睡眠分期方法、装置及计算机可读存储介质 |
WO2023167146A1 (ja) * | 2022-03-02 | 2023-09-07 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 学習データ生成方法、学習データ生成装置及び記録媒体 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5661344B2 (ja) | 2015-01-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10282038B2 (en) | Signal processing systems | |
CN110383284B (zh) | 基于超声波的手势识别 | |
US8907929B2 (en) | Touchless sensing and gesture recognition using continuous wave ultrasound signals | |
JP2020509703A5 (ja) | ||
Balleri et al. | Classification of personnel targets by acoustic micro-Doppler signatures | |
US8131074B2 (en) | Specific emitter identification using histogram of oriented gradient features | |
JP4784976B2 (ja) | 電波到来方向推定装置、電波到来方向推定プログラム、および記録媒体 | |
US11120819B2 (en) | Voice extraction device, voice extraction method, and non-transitory computer readable storage medium | |
AU2013204156B2 (en) | Classification apparatus and program | |
JP5661344B2 (ja) | 情報処理装置、認識システム、認識方法、及びプログラム | |
JP2015087328A (ja) | 体長種別判別装置、水中探知装置及び体長種別判別方法 | |
US10956792B2 (en) | Methods and apparatus to analyze time series data | |
Gruden et al. | Automated extraction of dolphin whistles—A sequential Monte Carlo probability hypothesis density approach | |
Ogundile et al. | An empirical mode decomposition based hidden Markov model approach for detection of Bryde's whale pulse calls | |
Dadouchi et al. | Automated segmentation of linear time-frequency representations of marine-mammal sounds | |
KR20190091132A (ko) | 레이더를 이용한 제스처 인식 장치 및 방법 | |
US20090016570A1 (en) | Method and apparatus for calibrating sampling operations for an object detection process | |
Zorych et al. | Particle filtering for dispersion curve tracking in ocean acoustics | |
JP5333567B2 (ja) | データ処理装置、動作認識システム、動作判別方法、及びプログラム | |
Starkhammar et al. | Separating overlapping click trains originating from multiple individuals in echolocation recordings | |
Dong et al. | Multi-aspect detection of surface and shallow-buried unexploded ordnance via ultra-wideband synthetic aperture radar | |
RU2694271C2 (ru) | Устройство классификации шумящих объектов | |
Izadi et al. | Separation of overlapping sources in bioacoustic mixtures | |
Harp et al. | Machine vision and deep learning for classification of radio SETI signals | |
Kuc | Artificial neural network classification of surface reflectors and volume scatterers using sequential echoes acquired with a biomimetic audible sonar |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130122 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130308 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20130924 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20131218 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20131226 |
|
A912 | Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912 Effective date: 20140214 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20141203 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5661344 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |