著者

宇田川 健 山崎 裕二 庄境 誠

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.28, pp.179-186, 2005-03-18

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赤外線センサは人を検知するセンサで、防犯や自動照明などに広く使われている。中でもパッシブセンサとして使われている焦電センサは、人体が発する赤外線の量を電圧レベルに変換し、閾値判定論理により、人の在不在をON/OFFで出力する。本論は、この焦電センサの電圧レベル(アナログ出力)に対してパターン認識を適用することで、人の在不在だけでなく、さらに詳しい物体の情報を取り出す技術を提案する。今回使用したパターン認識手法は音声認識で広く使用されている隠れマルコフモデル(HMM)で、認識対象は、人の移動方向・少人数での人の識別・人と人以外のカテゴリ認識である。シミュレーションベースでの性能評価においては、いずれも9割以上の認識結果が得られており、新しい焦電センサの使用方法として大いに期待できる技術である。An infrared sensor, widely used for security systems, lighting automation, etc, senses the presence of human. A pyroelectric sensor, the most typical one as a passive type, changes the infrared rays that a human body emits into an analog voltage level. The output of this sensor is usually digital, high means human is present and low means absent, created by plain comparator. Now we suggest the new sensing scheme applying pattern recognition into this analog voltage signal and getting not only human's presence and absence but also the more detailed information about human. In this paper, we describe three experimental results of new sensing scheme using Hidden Markov Model (HMM) currently used for speech recognition, walking direction detection, human identification and human/non-human classification. We get more than 90 percent accuracies in each simulation, and expect to develop the new usage of pyroelectric sensor.