Presentation Information
[B-15-28]Evaluation of the impact of third parties on human activity recognition using Wi-Fi CSI during demonstrations
〇Takahiro Harada1, Takaya Yoneyama1, Yoshito Tobe2, Yuusuke Kawakita1 (1. KAIT, 2. AGU)
Keywords:
Wi-Fi CSI,Human Activity Recognition,Evaluation of the impact of third parties,Transformer,WiFlexFormer
近年，無線LANの物理層情報であるチャネル状態情報（Wi-Fi CSI）を用いた人間の行動認識（HAR: Human Activity Recognition）が注目を集めているが，オープンキャンパス等のイベントでデモンストレーション実施時，実験環境には本来想定されない第三者が存在する多人数環境となるため，第三者の影響を最小化するための行動ガイドライン策定が必要になると考えられる．本研究では，第三者の存在がWi-Fi CSIを用いた行動分類性能に与える影響を定量的に明らかにした．その後，第三者の影響を抑制可能な条件を特定し，デモ時の第三者の行動ガイドライン策定の知見を得た．実験ではRaspberry PiおよびNexmonを用いてデータを収集し，TransformerベースのモデルWiFlexFormerを用いて歩行と物を拾うの2クラス分類を行った．被験者1名のみのデータで学習後，第三者4名を含めた計5名が存在する環境で被験者のみ，第三者の歩行，第三者の入退室，第三者の静止の4パターンでデータを取得し，性能評価を実施した．本実験環境において被験者のみが存在する場合，100%の精度を達成したのに対し，第三者が存在する環境では総じて性能が低下した．特に第三者の歩行・入退室では識別不能になることが判明したが，第三者の静止状態では70%以上の分類精度を維持できることが確認された．