周波数解析による足音の特徴抽出と歩行認識に関する研究

基于频率分析的脚步特征提取与步态识别研究

• 批准号: 11750298
• 负责人: 田中 元志
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Akita University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-11750298/
• 关键词: 足音; 特徴抽出; 歩行認識; 周波数解析; ニューラルネットワーク; バックプロパゲーション法; 履物; 学習; クラスタリング

平成12年度は,足音のパワースペクトルの包絡線形状が歩行者,及び履物によって異なることに着目し,その形状をニューラルネットワーク(NN)に学習させることにより,足音の識別を試みた。本研究では,簡単な構成である入力層,中間層,出力層からなる3層の階層構造NNの適用を検討した。学習アルゴリズムにはバックプロパゲーション法を用いた。学習・認識用足音については,11年度と同様に,本学学生に協力して頂き,木造家屋内で歩行時の足音を採取した。履物条件は,家屋内で一般的なスリッパ,靴下,裸足とした。マイクロホンを床上に設置して,歩行時の足音をDATレコーダで録音し,インターフェースを介してパーソナルコンピュータ(11年度に購入)に取り込み,足音データベースを作成した。周波数解析により足音波形のパワースペクトルを求め,その包絡線を求めた。そして,可聴周波数帯域である50Hz〜18kHzの範囲から3〜45点を取り出し,これを特徴パラメータとした。処理プログラムは全てC言語で開発した。特徴パラメータの数によって学習回数,及び教師信号と出力結果の誤差が異なり,試行錯誤の上,NNの入力層のノード数を34,中間層のノード数を47とした。また,結果を0と1の組合せで識別できるように(例えば,歩行者Aのスリッパの足音が00,靴下が11),出力層のノード数を識別したい足音の種類(歩行者,あるいは履物)に応じて2(4種類まで)または3(8種類まで)とした。歩行者を特定して履物を識別した結果,約99%の認識率が得られた。また,履物を特定して歩行者を識別した結果,約91%の認識率が得られ,NNの歩行認識への適用の可能性が示された。

Heisei 12 years ago, the shape of the envelope of the foot sound is different from that of the foot sound, and the shape of the foot sound is different. In this study, the application of three-layer hierarchical structure NN is discussed. Learn how to use the right method Learning and understanding of the foot sound, 11 years of the same, this school students work together to take the foot sound when walking in the wooden house The condition of the shoes is normal in the house, under the boots, naked feet. Set up on the bed, record the foot sound when walking, and select the foot sound when recording (purchased in 2011) The frequency analysis of the foot sound waveform is carried out by calculating the envelope. For example, the frequency range of the frequency band is 50Hz ~ 18kHz, and the range is 3 ~ 45 points. The process of speech development is complete. The number of input layers of NN is 34, and the number of input layers of middle layer is 47. The result is that the combination of 0 and 1 is identified as "0"(e.g., the foot sound of pedestrian A is 00, and the foot sound of boot is 11), and the number of output layers is identified as "1"(foot sound type),"2"(4 kinds),"3"(8 kinds). About 99% of the participants were able to identify specific objects. As a result, about 91% of the recognition rate was obtained, and the possibility of application of NN's walking recognition was shown.

项目成果

田中元志: "木造家屋内歩行中の足音の識別に関する-検討"電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集. 185 (2000)

Motoshi Tanaka：“在木屋内行走时的脚步识别研究”IEICE 协会会议记录 185 (2000)。

田中元志: "木造家屋内歩行における履物の識別に関する一検討"計測自動制御学会全国大会講演論文集. 441-442 (1999)

Motoshi Tanaka：“在木屋内行走时鞋类识别的研究”全国仪器与控制工程师学会会议记录 441-442 (1999)。

Motoshi Tanaka: "A Study on Walk-Recognition by Frequency Analysis of Footsteps"Trans. IEE of Japan. vol.119-C,No.6. 762-763 (1999)

田中元志：《通过脚步频率分析进行步行识别的研究》译。

田中元志: "木造家屋内歩行における履物の識別に関する一検討(その2)"日本音響学会春季研究発表会講演論文集. 3-6-9 (2000)

Motoshi Tanaka：“在木屋内行走时鞋类识别的研究（第 2 部分）”日本声学学会春季会议记录 3-6-9（2000 年）。

田中元志: "木造家屋内の足音の識別に関する-検討"計測自動制御学会東北支部第187回研究集会. 187・10. 1-5 (2000)

田中元志：《木屋内脚步识别的研究》第187届仪器控制工程师学会东北分会研究会187・10.1-5（2000年）。