| ○種別 (必須): | □ | 学術論文 (審査論文)
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| ○言語 (必須): | □ | 英語
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| ○招待 (推奨): |
| ○審査 (推奨): | □ | Peer Review
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| ○カテゴリ (推奨): | □ | 研究
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| ○共著種別 (推奨): |
| ○学究種別 (推奨): |
| ○組織 (推奨): | 1. | 徳島大学.大学院ソシオテクノサイエンス研究部.情報ソリューション部門 (2006年4月1日〜)
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| ○著者 (必須): | 1. | (英) Gu, Yu (日) (読)
| ○役割 (任意): | □ | (英) (日) 筆頭著者として研究手法の提案および論文執筆を担当した．
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| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 2. | 任 福継 (->個人[中川 福継])
| ○役割 (任意): | □ | 共著
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| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| 3. | (英) Li, Jie (日) (読)
| ○役割 (任意): |
| ○貢献度 (任意): |
| ○学籍番号 (推奨): |
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| ○題名 (必須): | □ | (英) PAWS: Passive Human Activity Recognition Based on WiFi Ambient Signals (日) PAWS:WiFi環境信号に基づく受動的人間活動認識
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| ○副題 (任意): |
| ○要約 (任意): | □ | (英) Indoor human activity recognition remains a hot topic and receives tremendous research efforts during the last few decades. However, previous solutions either rely on special hardware, or demand the cooperation of subjects. Therefore, the scalability issue remains a great challenge. To this end, we present an online activity recognition system, which explores WiFi ambient signals for RSSI (Received Signal Strength Indicator) fingerprint of different activities. It can be integrated into any existing WLAN networks without additional hardware support. Also it does not need the subjects to be cooperative during the recognition process. More specifically, we first conduct an empirical study to gain in-depth understanding of WiFi characteristics, e.g., the impact of activities on the WiFi RSSI. Then, we present an online activity recognition architecture that is flexible and can adapt to different settings/conditions/scenarios. Lastly, a prototype system is built and evaluated via extensive real-world experiments. A novel fusion algorithm is specifically designed based on the classification tree to better classify activities with similar signatures. Experimental results show that the fusion algorithm outperforms three other well-known classifiers (i.e., NaiveBayes, Bagging and k-NN) in terms of accuracy and complexity. Important sights and hands-on experiences have been obtained to guide the system implementation and outline future research directions. (日) 屋内の人間活動認識は依然として注目されており，ここ数十年の間に莫大な研究努力を受けている．しかし，これまでのソリューションは，特別なハードウェアに依存するか，または主体の協力を必要とする．したがって，スケーラビリティの問題は依然として大きな課題です．この目的のために，我々は様々な活動のRSSI指紋のためにWiFi環境信号を探索するオンライン活動認識システムを提案する．最初に，WiFiのRSSIに対する活動の影響など，WiFi特性の詳細な理解を得るための実証研究を実施する．次に，さまざまな設定/条件/シナリオに柔軟に対応できるオンラインアクティビティ認識アーキテクチャを紹介する．最後に，プロトタイプのシステムが構築され，広範な実世界実験によって評価される．実験結果は，融合アルゴリズムが，正確さおよび複雑さの点で，3つの他の周知の分類器より優れていることを示した．
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| ○キーワード (推奨): | 1. | (英) WiFi (日) (読)
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| 2. | (英) activity recognition (日) (読)
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| 3. | (英) ambient signals (日) (読)
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| 4. | (英) fusion algorithm (日) (読)
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| ○発行所 (推奨): | □ | IEEE
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| ○誌名 (必須): | □ | IEEE Internet of Things Journal ([IEEE])
(pISSN: 2327-4662)
| ○ISSN (任意): | □ | 2327-4662
ISSN: 2327-4662
(eISSN: 2327-4662) Title: IEEE internet of things journalTitle(ISO): IEEE Internet Things JPublisher: IEEE (NLM Catalog)
(IEEE)
(Scopus)
(CrossRef)
(Scopus information is found. [need login]) | [継承] |
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| ○巻 (必須): | □ | 3
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| ○号 (必須): | □ | 5
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| ○頁 (必須): | □ | 796 805
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| ○都市 (任意): |
| ○年月日 (必須): | □ | 西暦 2016年 10月 末日 (平成 28年 10月 末日)
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| ○URL (任意): | □ | http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7364159
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| ○DOI (任意): | □ | 10.1109/JIOT.2015.2511805 (→Scopusで検索)
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| ○PMID (任意): |
| ○CRID (任意): |
| ○Scopus (任意): |
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