講演情報
[B-1C-06]リンクセグメントモデルを用いたレーダによる人体動作分類のSim2Real適応に関する検討
〇木下 貴博1 (1. 北星学園大)
キーワード：
ミリ波レーダ、人体動作認識
高齢者の安否確認を目的とした見守りセンサの需要が高まっており，プライバシー保護に優れたミリ波レーダによる人体行動認識が注目されている．しかし，レーダデータを用いたCNNによる分類では，人体のアスペクト角の変化や個人差が分類精度を低下させる要因となる．これらの多様な条件下での学習データを実測のみで網羅的に収集することは，被験者負担の観点から困難である．本研究では，人体のリンクセグメントモデルとレーダ散乱シミュレーションを組み合わせ，シミュレーションデータで学習した動作分類モデルを少量の実測データでファインチューニングすることで，現実環境への適応（Sim2Real）を図る．本報では，初期検討として，「椅子に座る」「手をあげる」「おじぎ」の3動作について，シミュレーションデータ生成，分類モデル構築，および実測データを用いたファインチューニングを行い，提案手法の有効性を評価した．