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  1. B. 理工学域; 数物科学類・物質化学類・機械工学類・フロンティア工学類・電子情報通信学類・地球社会基盤学類・生命理工学類
  2. b 10. 学術雑誌掲載論文
  3. 1.査読済論文(工)

【エンバーゴ設定中】足底圧力値を用いた歩行者の属性推定手法の開発

http://hdl.handle.net/2297/43957
http://hdl.handle.net/2297/43957
e7ce6194-bd19-4d5f-8bf4-8d32b2e8cbda
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-KIMURA-H-15.pdf TE-PR-KIMURA-H-15.pdf (1.0 MB)
 Download is available from 9999/12/31.
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2017-11-09
タイトル
タイトル 【エンバーゴ設定中】足底圧力値を用いた歩行者の属性推定手法の開発
タイトル
タイトル Development of Attribute Classification Method for Pedestrians Using Plantar Pressure Value
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 田嶋, 拓也

× 田嶋, 拓也

WEKO 1359
研究者番号 60469583

田嶋, 拓也

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長谷川, 遵二郎

× 長谷川, 遵二郎

WEKO 66562

長谷川, 遵二郎

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阿部, 武彦

× 阿部, 武彦

WEKO 1325
研究者番号 60298320

阿部, 武彦

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木村, 春彦

× 木村, 春彦

WEKO 187
e-Rad 60141371
研究者番号 60141371

木村, 春彦

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書誌情報 電気学会論文誌. E, センサ・マイクロマシン部門誌 = IEEJ Transactions on Sensors and Micromachines

巻 135, 号 1, p. 15-22, 発行日 2015-01-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1341-8939
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN1052634X
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1541/ieejsmas.135.15
出版者
出版者 電気学会 = The Institute of Electrical Engineers of Japan
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This study aims to develop an attribute classification method for pedestrians using plantar pressure value. Now, many retail businesses use some methods (e.g. member's card, direct mail, questionnaire, manual classification by the staffs, etc.) for collecting customers' information. However, these methods have some problems. One of the problems is instability for collecting data of customers' information. The member's card can not cover all customers. Moreover, manual classification includes dispersion by individual difference. Using pressure sensors has advantages. One of the advantages is that the pressure sensor does not occur a violation of object person's privacy, because pressure values from the sensors can not identify individual from a large indefinite number. Other advantage is that the pressure sensor can measure without being affected by the environment (e.g. lighting, field of view, focus range etc.). Our method for attribute classification uses four feature quantities which are the CoG (center of gravity in X-Y), plantar area and total pressure value. In the experimental result, the classification accuracy about six age groups and gender was 96.09%.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 出版者照会後に全文公開【エンバーゴ設定中】
権利
権利情報 Copyright © 2015 電気学会 The Institute of Electrical Engineers of Japan
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連URI
識別子タイプ URI
関連識別子 https://www.jstage.jst.go.jp/browse/ieejsmas/-char/ja/
関連URI
識別子タイプ URI
関連識別子 http://www.iee.jp/
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Ver.1 2023-07-27 08:56:29.458847
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