「WiFiデータからセキュアに人の動きを認識する!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.24】

   

こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

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前回の記事では、「暗号化を用いたセキュアな画像検索手法」を扱いました。

今回は、中国のShanghai Advanced Research InstituteのD. Jiangらが2o2o年8月に発表した「GANとWifiで人の動きを認識!」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 ジェスチャー認識タスクの課題
2章 WiGANでwifiからジェスチャーを高精度で推測することに成功!
2.1 研究目的:Wifiからジェスチャーを推測する
2.2 研究手法:GANとSVMを活用
2.3 研究結果:WiGANは高い性能を示した!

■前回の記事:【vol.23】暗号化を用いたセキュアな画像検索手法

1章
ジェスチャー認識タスクの課題

テクノロジーの急速な発展に伴い、人間とコンピュータの相互作用アプリケーションは私たちの生活の中でますます普及しています。人間のジェスチャー認識は、人間とコンピュータの相互作用やサービスの品質を向上させることができるため、注目されている研究分野の1つとなっています。

カメラは高度な技術を持ち、人のジェスチャーを高精度に認識することができますが、通常は高価であり、プライバシーが漏洩するリスクがあります。
一方、WiFiを利用したジェスチャー認識は、低コストであり、特別な機器が不要であり、壁を通り抜けることができ、プライバシー保護が可能であることなどの優位性があり、従来の方法よりも一定の面で優れています。

プライバシーを保護しながらWifiで人の行動を推測できる技術は、例えば、介護現場において遠隔地から高齢者を見守る際などに活用できるのではないでしょうか?

中国のD. Jiangらは、Wifiから得られるデータを分析することでジェスチャー認識することを試みました。

2章
WiGANでwifiからジェスチャーを高精度で推測することに成功!

まずはD. Jiangらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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