著者
田中 元志
出版者
秋田大学
雑誌
奨励研究(A)
巻号頁・発行日
1999

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。
著者
平野 宏 鈴木 浩之 田中 元文 大田 心平 新井田 達雄
出版者
東京女子医科大学学会
雑誌
東京女子医科大学雑誌 (ISSN:00409022)
巻号頁・発行日
vol.65, no.6, pp.501-501, 1995-06-25

第26回消化器病センター例会 1995年1月21日-22日 東京女子医科大学弥生記念講堂
著者
田中 元志 高木 相
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. EMCJ, 環境電磁工学
巻号頁・発行日
vol.93, no.495, pp.49-55, 1994-03-08

ノイズパラメータが制御できる場合ノイズ発生器(CNG)を用い、テレビ画像に及ぼす電磁ノイズ(非ガウス性ノイズ)の影響について主観評価実験を行った。その結果、ノイズの微細構造の影響は小さく、電力による影響が大きいことが明かとなった。静止画上と動画上での評価を比較すると、電力が小さいところで若干の違いが見られるが、全体的にはほぼ同様な結果が得らた。また、HDTV画像に対して、その周辺から発っせられる電磁ノイズの影響について実験を行ったが、ノイズの混入は殆ど見られなかった。