WiFi CSIを用いた屋内行動認識のためのバックスキャッタータグを用いたアノテーション手法の検討

IPSJ

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WiFi CSI を用いた屋内での行動認識は，老人の見守りやホームセキュリティなど幅広い応用が期待されている．しかし，CSIを用いた行動認識モデルの学習には，ラベル付きの大量のデータが必要であり，データのアノテーション作業に時間・手間のコストがかかる．また，CSIは環境の変化に敏感なため，家具の配置や部屋の間取りが変化する度にデータの再収集やモデルの再学習が必要であり，システムの実用性が低下する．この課題に対処するため，本論文では，データ収集時に周波数シフト型バックスキャッタータグを人に装着し，タグを用いた行動認識の結果を擬似ラベルとして，収集したCSIデータのアノテーションを行うことで，データ収集・モデル再学習のコストを軽減する方法を提案する．システムの実現可能性を検討するため，学内に設置されたスマートホームにシステムを実装し，実験を行った．その結果，提案手法を用いることで，限定された距離の範囲内では，手動のアノテーションなしでモデルを学習できることが分かった．

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