ピエゾセンサを用いた個人識別システムの実装と評価
馬越 圭介1,a)

松井 智一1

吉田 誠2

藤本 まなと1,b)

諏訪 博彦1,3

安本 慶一1

概要：近年，ユーザが歩行した際に発生する床振動（＝歩行振動）を用いて位置推定や個人識別を行う研究が行われている．歩行振動を用いることでプライバシを保護しつつ低コストで高齢者見守りや防犯シス
テムなどのサービスが実現できる可能性がある．既存システムの多くは，センサから離れた場所で発生する信号レベルの低い歩行振動を正確に捕捉することが困難であり，高精度な個人識別を実現するには，複数のセンサを利用する必要があることや数多くの歩行振動を観測する必要があるなど，いくつかの課題が残されている．本研究では，これらの課題を解決するため，ピエゾセンサにソースフォロワ回路を組み合わせることで信号レベルの低い歩行振動を正確に捕捉できるデバイスを開発し，歩行開始時の少ない歩数（一歩から三歩程度）で個人識別を可能とする新たなシステムを提案する．本システムは，1 つのピエゾセ
ンサによって観測されるユーザの歩行振動から検出される 13 種類の特徴量に対し，機械学習を用いることで高精度な個人識別モデルを構築している．提案手法の有効性を検証するため，被験者 6 人の協力のもと，奈良先端大が所有するスマートホーム内において，直線経路を往復で歩行してもらい，歩行振動を収集した．5 つの異なる機械学習モデルを用いて個人識別精度を評価した結果，全歩数から任意の一歩を用いて個人識別した場合の平均 F 値は，70.8%と高い値となった．また，往路・復路の歩行開始時の一歩目
のみ，一歩目と二歩目，一歩目から三歩目の 3 パターンを用いて個人識別した場合の平均 F 値は，それぞれ 63.1%，75.9%，87.1%という結果が得られた．

1. はじめに人の動きから個人を識別する試みも多数行われている．
例えば，カメラを用いた手法 [3] では，撮影されたカメラ

センシング技術の高度化に伴い，よりきめ細やかなサー

映像から歩行者のシルエットを抽出し，歩き方などの特徴

ビスの提供を目指して，様々な企業や研究機関が人のコンを数値化することで，個人識別を行なっている．しかし，テキストを推定する研究を行っている．人のコンテキスト

照明の明るさや障害物等によってユーザがカメラ映像に映を把握するには，「いつ，どこで，誰が，何をしているか」らない場合，識別が困難である．また，ユーザを常に監視というように，ユーザの行動を詳細に把握することが重要する必要があるため，プライバシを侵害する恐れがある．

となる．しかしながら，既存システムの多くは，「いつ，どウェアラブルデバイスを用いた個人識別 [4], [5] もいくつか

こで，何をしているか」という情報は容易に取得できるが，提案されているが，装着忘れ等の問題もある．

「誰が」という情報は取得できない．ユーザが誰であるか

電波を用いた個人識別技術も数多く提案されており，特に，という個人識別が可能となれば，高齢者見守りや防犯シス

Wi-Fi CSI（Channel State Information）[6] や Backscatter

テムなどの実現に大きく寄与できる可能性がある．

通信 [7] を用いた手法が注目されている．Wi-Fi CSI は，

個人識別を行う代表的な手法として，顔認証 [1] や指紋

送信波と受信波の間を人が移動した際，ドップラー効果に

認証 [2] が広く知られている．しかしながら，これらの手よる周波数の変化を用いて個人識別を行なっている．しか法は，認証のためカメラを目視することや指をセンサの上し，推定対象が複数人いる場合，様々に折り重なった信号に置く等，ユーザは決められた特定のタスクを行う必要がを正確に分離することは困難である．また，Backscatter

あり，煩わしい作業が必要であるため，負担が大きい．

通信は，一般的な Wi-Fi 基地局では未対応な極めて強力な

1

2

3

a)
b)

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
オンキヨー株式会社Onkyo Corporation
理化学研究所
RIKEN, Center for Advanced Intelligence Project AIP
umakoshi.keisuke.uj7@is.naist.jp
manato@is.naist.jp

電波出力が必要となるため，適用可能な環境が限定されるという問題が残されている．
これらの問題を解決するアプローチとして，歩行時における床振動（以下，歩行振動）を利用した個人識別技術が注目を集めている．歩行振動を利用することでユーザはデバイスを身に付ける必要がなく，広範囲における個人識別評価実験について述べた後，第 6 章で実験結果を述べる．

が実現できる．Pan ら [8] は，ユーザの七歩分の歩行振動

最後に，第 7 章で本論文の結論及び今後の課題を述べる．

を利用することで，高精度な個人識別を実現している．しかし，歩行速度や相対的な歩行位置を特徴量として使用し

2. 関連研究ているため，数多くの歩数を観測する必要があり，狭い環

近年，建物内において発生する人の歩行振動を利用した

境では適用できない．Clemente ら [9] は，4 台の地震セン

様々な研究が行われており，ジオフォン，地震センサ，ピ

サを 1 つのユニットとして利用し，一歩もしくは二歩分のエゾセンサ等がよく利用されている．本章では，歩行振動

歩行振動から個人を識別する手法を提案している．この手を取得し，建物内のユーザの活動レベル，位置情報，個人法は，4 台の地震センサの重み付き多数決により個人を識識別を行う既存研究について述べる．

別している．そのため，個人識別精度は比較的高精度であるが，設置コストがかかるという問題が残されている．

2.1 ジオフォンや地震センサを利用したシステム

低コストかつ様々な場所に容易に設置可能なピエゾセン

Zhang ら [12] は，建物内の部屋の中に何人が出入りした

サを利用した研究も行われている．柏本ら [10] は，ピエゾ

かという活動レベルを推定する手法を提案している．ビル

センサにより収集される床振動を利用して，ユーザの位置

内の床下 5 箇所にジオフォンを設置し，人が歩く際に生じを推定する研究を行っている．しかし，この研究は，電圧る歩行振動が一定の閾値を超えた場合，人が活動している

増幅率が十分でない回路を使用しているため，詳細な床振とカウントしている．提案手法の有効性を検証するため，

動を取得できない可能性がある．Akiyama ら [11] は，2 つ提案手法によって予測した活動レベルと入室管理システムのピエゾセンサを利用して，ユーザの歩行方向を機械学習の入室ログとの比較を行った結果，相関係数が 0.836 であを用いて推定する手法を提案している．しかし，この研究ることが示されている．この研究は，歩行振動のみを用いは，信号レベルの低い歩行振動が環境ノイズに埋もれてしてユーザの活動レベルを推定できることを示しているが，まい，正しく取得できないという問題がある．

そのユーザが誰であるかということは考慮していない．

本論文では，これら既存研究の問題を解決するため，信Mirshekari ら [13] は，ドアの開閉や歩行時等で発生する号レベルの低い歩行振動を単一のピエゾセンサで効率的に床振動を取得し，機械学習を用いてそれらのイベントを検検出し，できるだけ少ない歩数で個人を高精度に識別でき出する手法を提案している．具体的には，特定の建物で学る新たなシステムを提案する．本論文の貢献を以下に示す．

習したモデルが，建物の構造特性の違いにより，異なる建• 第一に，信号レベルの高い歩行振動だけでなく，信号物に適応できないという問題の解決を目的として，転移学レベルの低い歩行振動も正確に検出できる回路設計を習によるイベント検知手法を提案している．この研究で行なった．具体的には，1）ピエゾセンサの出力信号

は，特定の場所で生成した学習モデルを異なる場所に適応レベルを増幅させるため，電界効果トランジスタを利した場合のイベント検出率が，既存手法と比較して最大 10用し，電流増幅率を高くすること，2）回路シミュレー倍程度向上すること示している．しかし，この研究は，イタを用いて低ノイズ化回路を設計すること，3）電圧

ベント検出のみに焦点を当てており，我々が目的とする個増幅のため，両電源の電池駆動を採用し，設計回路の人識別までは行っていない．

ダイナミックレンジを上げること，の 3 つの工夫を行Pan ら [14] は，歩き方が人によって異なるという特徴をうことで，信号レベルの低い歩行振動でも正確に取得利用した個人識別手法を提案している．具体的には，ジオできる仕組みを構築した．

フォンを利用して歩行振動を取得し，その取得した歩行振• 第二に，設計した低ノイズ化回路を利用した提案シス動から抽出可能な歩行特徴を用いた機械学習により個人識テムによる評価実験を行なった結果，取得した全歩数別を行っている．この研究は，センサから最も近い信号レ

から任意の一歩を用いて個人識別した場合の平均 F 値

ベルの高い歩行振動から五歩分を選び出し，学習データとは，最大 70.8%を示した．

して使用している．5 人の被験者に対して全歩数から一歩• 最後に，少ない歩数で個人を識別できるか評価するた分を利用した個人識別精度は約 63%でることが示されておめ，歩行開始時から一歩目のみ，一歩目と二歩目，一り，一歩目から五歩目までの複数歩を利用した個人識別で歩目から三歩目の 3 パターンを用いて個人識別精度をは，最大約 83%の精度で識別できることを示している．し評価した．その結果，それぞれの平均 F 値は，63.1%，

かし，この研究は，個人識別を行うには五歩分のデータが75.9%，87.1%を示した．

必要となり，比較的狭い環境では使用できない．

本論文の構成は，以下の通りである．第 2 章では，歩行

さらに，Pan ら [8] は，教師付き学習と反復トランス

振動を利用した既存研究について述べる．第 3 章では，シダクティブ学習を組み合わせた個人識別システムである

ステム要件について述べ，第 4 章では，提案するピエゾセ

FootprintID を提案している．この研究では，歩行速度やンサによる個人識別システムについて述べる．第 5 章では，歩行位置等の条件によって，歩行者が同じであっても取得

できる歩行振動が異なるため識別精度が下がるという問題

柏本ら [10] は，歩行振動と人の位置関係が振動強度にを解決している．平均的な歩行周波数で取得した歩行デー

よって異なることを利用した位置推定手法を提案していタに対して機械学習を行い，学習されていない歩行周波数

る．また，Kashimoto ら [16] は，床振動を用いて対象物のは反復トランスダクティブ学習を用いてラベル付けを行う

位置を推定する TDoA（Time Diﬀerence of Arrival）技術

ことで高精度な学習モデルを生成している．これより，ラが，床の構造や材質などの違いよって，振動の伝わる速度

ベル付けされたデータを減らすことができ，被験者 10 名が異なり，位置推定に利用できないという課題を解決するの個人識別に対して，最大約 96%の精度を達成している．

ことを目指し，ユーザの行動により発生する様々な振動をしかし，この研究は，センサに近い場所で取得された信号利用することで，ユーザの位置を推定する手法を提案してレベルの高い歩行振動のみを用いており，ノイズに影響さいる．しかしながら，これらの研究は，ピエゾセンサを用れやすい信号レベルの低い歩行振動は利用していない．まいた位置推定のみを対象としており，個人識別までは行った，高精度な個人識別を達成するには，七歩分のデータがていない．また，電圧増幅率が十分でない回路を使用して必要となり，広い範囲でしか個人識別を行うことができず，いるため，詳細な床振動を取得できていない可能性がある．

適応環境が限られている．

Clemente ら [9] は，複数センサを用いて一歩分または二Akiyama ら [11] は，2 つのピエゾセンサを利用して，ユー
ザの歩行方向を機械学習を用いて推定する手法を提案して歩分の歩行振動を用いて個人を識別する手法を提案していいる．具体的には，水平に設置された 2 つのピエゾセンサ

る．Pan[14] らが使用した特徴に対して，重要度を検証し，で取得した歩行振動から差分データを生成し，線形判別式

新たな特徴を追加することで，より高精度な個人識別シスを用いてユーザの歩行方向の推定を行なっている．実験のテムを構築している．このシステムでは，2.5 m × 3.0 m

結果，歩行方向を約 83%の精度で分類できることを示してのフィールド内の四隅に設置された 4 つの地震センサを使いる．しかし，この研究は，あくまで人の歩行方向を推定用し，各センサの単純な多数決による手法および各センサする研究であり，個人識別までは行っていない．また，使に重みを付与した重み付けに基づく投票による手法を用い用デバイスは，ソースフォロワ回路*1 を並列に接続するこて個人識別を行っている．一歩分の歩行振動を用いた個人とで電流増幅率を大幅に高める工夫が行われており，より識別では，単純な多数決を用いた場合は F 値：63%，重み

詳細な歩行振動を取得できるように調整されている．しか付きによる多数決を用いた場合は F 値：71.9%となっていし，この研究では，単三電池 2 個を利用した単電源供給をる．この研究では，一歩分の歩行振動で個人を識別するに採用しているにも関わらず，ダイナミックレンジが比較的は，少なくとも 4 つのセンサが必要であり，設置コストが狭く，また，信号レベルの低い歩行振動が環境ノイズに埋高いことが課題である．

もれてしまい正しく取得できないという問題がある．信号レベルの低い歩行振動を取得しようと増幅回路のゲイン調

2.2 ピエゾセンサ（圧電式センサ）を利用したシステム

整を行なったとしても，元々のダイナミックレンジが狭い

2.1 節で述べた問題点を解決するため，近年，ピエゾセ

がゆえ，センサ付近で取得した信号レベルの高い歩行振動ンサを利用したシステムが注目されている．ピエゾセンサ

が飽和してしまい，取得できなくなるという問題もある．

は，低コストで，主に床面や家具等に設置され使用されるデバイスであり，それらに伝わる振動を比較的正確に補足

2.3 本研究の位置付け

できる．また，マイクのようにダイレクトに人の声を収集

本研究では，2.1 節と 2.2 節述べた既存研究の問題点を解するデバイスと比べて，声などは捕捉しにくく，ユーザの決するため，信号レベルの低い歩行振動を単一のピエゾセ

プライバシに配慮できる．また，周囲に障害物等が存在しンサで効率的に検出し，できるだけ少ない歩数で個人を高ても，床面や家具に伝わる振動は，回折効果により，Wi-Fi

精度に識別できる新たなシステムの構築を目指す．

等の無線通信方式に比べて影響を受けにくく，環境ノイズに対しても強いことが知られている．

3. システム要件

ピエゾセンサを利用した既存研究として，杉本 [15] らは

本論文では，ピエゾセンサを用いた個人識別システムを

圧電式振動センサを用いて四歩分の歩行振動とドアの開閉提案する．歩行振動を使用した個人識別を実現するには，動作から得られる床振動を利用した個人識別手法を提案し提案システムは以下の 4 つの要件を満たす必要がある．

ている．この研究は，センサ付近の信号レベルの高い歩行要件 1

信号レベルの低い歩行振動を正確に取得できるシステムであること振動だけではなく，ドア開閉による床振動も特徴量として利用しているため，平均識別率：92%という高精度な個人

要件 2

ノイズに影響されないシステムであること

識別精度を達成しているが，信号レベルの低い歩行振動は

要件 3

広範囲における歩行振動を検知できるシステムで考慮されておらず，また，必ずドアの開閉を行う必要があるため，適応できる場面が限定される．

*1

ソースフォロワ回路：電圧の値は一定のまま，出力インピーダン
スを下げる効果のある回路．

あること
要件 4

できるだけ少ない歩数で個人を識別できるシステ➕

ムであることピエゾセンサの出力インピーダンスが増幅回路の入力➖
➕

インピーダンスよりも高い場合には，電圧降下が発生し，出力電圧が下がるという問題がある．そのため，センサ

➕

FET

A

Piezo

➖

から離れた場所で発生した振動が，電圧降下によって検➖

出が難しくなる．したがって，ピエゾセンサの出力イン

FET

図 1

ピーダンスを下げる工夫が必要である．本研究では，要件

Op. Amp回路図

1 を満たすため，電界効果トランジスタ（FET: Field eﬀect
transistor）を利用したソースフォロワ回路の導入により，
出力インピーダンスを下げる工夫を行なう．

ピエゾセンサ

歩行時において発生する歩行振動の特徴は，主に低周波成分に表れる．そのため，歩行振動の特徴を正確に取得す
るには，低周波成分にノイズが極力発生しない回路設計が必要となる．本研究では，要件 2 を満たすため，回路シミュ
レータである LTspice*2 を用いてノイズシミュレーションを行うことで，ノイズの影響を受けない回路設計を行う．
また，広範囲における歩行振動を検知するには，センサが識別できる信号の最大値および最小値の比率であるダイ

開発回路

ナミックレンジを大きくすることが重要である．本研究で
図 2は，要件 3 を満たすため，使用回路において多くの電圧を開発した回路取得できるよう両電源駆動を採用する．
この結果，信号レベルの高い歩行振動は飽和することな幅回路を用いた電圧増幅が必要である．そのため，本研究く取得でき，また，信号レベルの低い歩行振動も多く取得

では，非反転増幅回路を用いてゲインを 10 倍に設定するできるため，要件 4 も満たすことができる．

ことで，信号を増幅している．本回路で使用する素子は，

4. ピエゾセンサによる個人識別システム

回路シミュレータである LTspice を用いてノイズの影響が少ない素子を選択している．

本章では，提案するピエゾセンサを用いた個人識別シス

一方，信号レベルの低い歩行振動を取得するため，ゲイテムについて述べる．ピエゾセンサの回路構成について述

ン調整を行ったとしても，ピエゾセンサ付近で取得した信

べた後，本システムを用いた個人識別手法について述べる．

号レベルの高い歩行振動が飽和してしまい，取得できなくなるという問題が依然残されている．本研究では，ソース

4.1 回路構成
本研究で使用する回路は，ピエゾセンサ，FET，オペア
ンプによって構成される．ピエゾセンサは，村田製作所のフォロワ回路と非反転増幅回路を両電源供給にすること
で，既存システムよりもダイナミックレンジを大幅に広くし，この問題に対処している．

7BB-41-2L0*3 を使用する．ピエゾセンサの出力インピーダ

最後に，交流電源を使用することで発生するハムノイズ

ンスが，増幅回路の入力インピーダンスよりも高いことでが歩行振動の特徴抽出の際に大きな問題となるが，単三電発生する電圧降下を防ぐため，FET を利用したソースフォ

池（1.2 V × 4 個）を使用することで，ハムノイズの影響を

ロワ回路を使用する．図 1 に示すように，ソースフォロワ

除去している．図 2 に，本研究で開発した回路を示す．

回路を並列に接続することで，電流増幅率をより高めることができ，信号レベルの低い歩行振動でも取得できるようになる．

4.2 個人識別手法
本節では，ピエゾセンサを用いた個人識別手法について

しかし，ソースフォロワ回路は，電流増幅のみを行なっ述べる．図 3 に，提案システムの処理フローを示す．本手ており，極めて微弱な歩行振動を正確に取得するには，増法の目的は，機械学習により個人を識別することであり，

1）学習データの収集，2）歩行イベントの検知，3）正規化*2*3

LTspice：https://www.analog.com/jp/design-center/design-tools-and-calculators/ltspice-simulator.html
7BB-41-2L0:
https://www.murata.com/ja-jp/products/
productdetail?partno=7BB-41-2L0とノイズ除去，4）特徴量の抽出，および，5）個人識別モデルの構築の 5 つのステップで構成される．以下に，各ス
テップについて述べる．

⼀歩⽬

⼆歩⽬

三歩⽬

周波数領域の特徴
機械学習

個⼈識別

ピエゾセンサStep 1: 学習データ収集

歩⾏振動

⼀歩分の歩⾏振動

Step 2: 歩⾏イベント検知

Step 3: 正規化とノイズ除去

時間領域の特徴
Step 4: 特徴量抽出

Step 5: 個⼈識別

図 3 提案システムの処理フロー

4.2.1 学習データの収集

表 1ステップ 1 として，学習データとして用いる歩行振動をドメイン収集する．図 3 のように，歩行振動を取得するため，被験時間領域使用した特徴量一覧
特徴名
イベント持続時間
標準偏差

者には一定の区間を普段通りに歩行してもらう．本研究でエントロピー

は，宅内をターゲット環境としているため，ユーザには靴

最初の 5 つのピーク値

下を履いて歩行してもらう．本システムは，10 kHz でサン

最大ピーク値

プリング可能なデータロガーを用いてデータを収集する．

最大ピークの位置

4.2.2 歩行イベントの検知

最大ピーク前の 5 つの値
最大ピーク後の 5 つの値

ステップ 2 として，学習データを収集した後，測定した周波数領域振動波形から歩行イベントの検出を行う．本研究では，測

スペクトル
重心

定した歩行振動から一歩分の歩行イベントを検出する方法

最初の 5 つのピーク値

として，変化点検出アルゴリズムを利用する．変化点検出

最初の 5 つのピーク位置

アルゴリズムとは，振動波形が変化した時点を検出する手ピーク数法のことである．本研究では，振動波形の変化点を検出するため，バックグラウンドノイズの分散値を基準値として用いる．歩行イベントの検出では，取得した歩行振動を 2
ミリ秒の間隔で区切り，1 ミリ秒ずつずらしながら分散値を求めていく．分散値が基準値の 10 倍を超えた点を歩行イベントの開始点とし，基準値の 1.5 倍を下回った点を歩行イベントの終了点とする．歩行イベントの開始点と終了点の抽出においては，いくつかのパターンを試した結果，最も正確に歩行イベントを検出できたケースを利用している．その後，図 3 に示すように，求めた開始点と終了点を基に一歩分の歩行イベントを抽出する．一歩分の歩行イベ
ントの長さは，おおよそ 0.25 秒である．

4.2.3 正規化とノイズ除去
ステップ 3 として，歩行イベントの正規化およびバックグラウンドノイズの除去を行う．信号レベルの分散は，ピエゾセンサと歩行振動の発生源の距離が遠くなるにつれて小さくなり，距離が近くなるにつれて大きくなるという特徴がある．そのため，ピエゾセンサと歩行振動の発生源の距離関係により生じる信号レベルの差が識別精度の低下に繋がる恐れがある．そのため，検出した一歩分の歩行振動の二乗和の平均で，その一歩分の歩行振動を割ることにより，歩行イベントの正規化を行い，識別精度の低下を防ぐ．また，建物内では，建物の揺れによるバックグラウン
ドノイズが存在するため，歩行振動の特徴がノイズに埋もれる可能性がある．本研究では，この問題に対処するため，
ウェーブレット変換を用いてバックグラウンドノイズを除去する．

4.2.4 特徴量抽出ステップ 4 として，歩行イベントの正規化およびバックグラウンドノイズの除去を行なった後，歩行イベントから個人を識別するための特徴量を抽出する．本研究では，関連研究で報告されている歩行イベントから個人を識別するための特徴量として重要度が高いとされる 13 個の特徴量を利用している [9]．表 1 に，使用した特徴量の一覧を示す．

4.2.5 個人識別モデルの構築
最後に，前節で述べた特徴量を用いて個人識別を行う．
個人識別モデルを構築するため，代表的なクラス分類モデ
ルである 5 つの機械学習モデル（SVM，Random Forest，

Xgboost，LightGBM，DNN）を用いる．本研究では，歩行振動以外の振動は発生しない条件下でデータ収集を行なっているため，歩行以外のイベントは考慮していない．
また，各学習モデルについては，グリッドサーチを用いてハイパーパラメータ調整を行うものとする．

5. 評価実験
本章では，提案システムを用いた評価実験について述べる．実験目的と概要を述べた後，実験方法および評価方法

寝室

玄関

廊下
10 cm

洗面所

40 cm

2.5 m
5m
リビング

風呂

トイレ

ピエゾ

図 4

実施環境（奈良先端大スマートホーム）について述べる．

図 5 歩行経路

5.1 実験目的と概要
ピエゾセンサを用いた個人識別システムの有効性を評価するため，図 4 および図 5 に示す奈良先端大が所有するスマートホーム環境において評価実験を行なった．本実

ピエゾセンサとおもり

験では，被験者に指定の経路を歩いてもらい，提案システ
ムにより歩行振動を収集した．図 6 に本実験で用いた測定デバイスを示す．ピエゾセンサは，壁から 10 cm，歩行経路から 40 cm 離し，歩行経路の中間地点の床に 1 つ設

データロガー

開発回路

置している．また，歩行振動を取得し易くするため，ピエ
ゾセンサの上にはおもりとして，300 g の真鍮を乗せてい

図 6

測定デバイス

る．Analog Discovery 2 を用いて 10 kHz でサンプリング
し，ラップトップにデータを記録した．本実験では，部屋

4.2.5 項で述べた 5 つの学習器を用いて個人識別モデルを構に出入りする人を識別するというシナリオを想定した実験

築し，Leave-one-session-out 交差検証にて識別精度の評価を行った．そのため，ユーザが部屋の中を縦横無尽に歩行を行なった．その後，少ない歩数で個人を識別できるか評するケースは考慮していない．

価するため，最も精度が良かった個人識別モデルを用いて，歩行開始時の一歩目のみ，一歩目と二歩目，一歩目から三5.2 実験方法

歩目の 3 パターンを用いて個人識別精度の評価を行った．

本実験は，計 6 名の被験者（男性：5 名，女性：1 名）の一歩目のみを用いた場合の個人識別：一歩を用いた個人

協力のもと行った．各被験者には，靴下を履いたまま，図

識別では，各機械学習モデルは，各クラスに属する確率で5 に示す経路を歩行してもらった．具体的には，各被験者

ある確信度を返す．各確信度のうち最大値に対応するクラには，スタート地点から 5 m 進んだ後，その場で U ターン

スを識別結果とする．

し，元の位置に戻るよう指示した．実験中はノイズとなる

複数歩を用いた場合の個人識別：複数歩を用いた分類を

歩行振動以外の他の振動が発生しないよう注意した．本実行う場合，単純な多数決において票が割れた時，識別不可

験では，10 往復を 1 セッションとしてデータ収集を行い，となる．例えば，一歩目がラベル A，二歩目がラベル B，

被験者には普段通りの歩き方を心がけてもらった．被験者

三歩目がラベル C の場合，単純な多数決では判別できな

1 人に対して 3 セッション分のデータ収集を行い，同じ被い．そのため，本研究では，歩行イベントごとに各クラス

験者が連続してデータ収集しないよう，セッションごとにに属する確率である確信度を算出し，その結果を加算する

被験者を交代するか休憩を挟むようにした．

方法を採用する．そのため，加算された確率が最も高いラベルをその歩数全体の識別結果とする．

5.3 評価方法

1 往復では，約 18 歩分の歩行イベントを検知可能であり，本実験では，4 パターンの評価方法を用いて検証を行う．

1 セッションで約 180 歩分のデータが生成される．歩行開

はじめに，全歩数から任意の一歩分を利用して個人識別

始から一歩目のみを用いた個人識別は，1 セッションで約を行うためのモデルを生成する．各学習データにおいて，

20 歩分のテストデータが生成される．なお，信号レベルに

表 2 全歩数から任意の一歩分を用いた場合の個人識別結果
SVM

RF

XGBoostLightGBM

DNN

RecallPrecision

F1

RecallPrecision

F1

RecallPrecision

F1

RecallPrecision

F1

RecallPrecision

F1

A

58.8%

54.4%

56.5%

62.8%

62.4%

62.4%

61.3%

60.5%

60.8%

63.4%

64.9%

64.1%

57.3%

49.4%

52.9%

B

72.8%

67.9%

70.3%

81.6%

60.4%

69.4%

79.9%

69.2%

74.0%

82.0%

69.5%

75.1%

69.5%

67.8%

68.5%

C

75.4%

66.9%

70.8%

65.5%

77.6%

70.3%

69.5%

76.6%

72.1%

72.0%

77.1%

73.8%

68.0%

70.0%

68.6%

D

54.8%

72.5%

61.4%

63.2%

63.8%

63.5%

67.3%

68.6%

67.8%

69.0%

71.5%

70.0%

58.3%

68.7%

62.9%

E

69.3%

72.2%

70.7%

60.2%

82.2%

69.5%

71.0%

78.0%

74.1%

74.1%

80.8%

77.1%

71.8%

75.5%

73.3%

F

59.1%

62.0%

60.4%

61.3%

58.5%

59.9%

63.9%

63.2%

63.5%

65.3%

64.5%

64.8%

54.2%

54.6%

54.4%

Ave.

65.0%

65.5%

65.0%

65.7%

67.4%

65.8%

68.8%

69.3%

68.7%

70.9%

71.3%

70.8%

63.1%

64.3%

63.4%

Acc.

65.5%

68.4%

歩行開始の一歩目および複数歩を用いた場合の個人識別結果
RecallPrecision

F1

Accuracy

一歩目のみ

62.9%

69.9%

63.1%

63.0%

一歩目と二歩目

76.2%

78.5%

75.9%

76.1%

一歩目から三歩目

87.2%

88.1%

87.1%

87.3%

A

True label

B
C
D
E
F

0.65
(36)
0.02
(1)
0.06
(3)
0.02
(1)
0.14
(8)
0.02
(1)

0.16
(9)
0.83
(49)
0.11
(6)
0.22
(13)
0.15
(9)
0.27
(17)

0.09
(5)
0.02
(1)
0.56
(30)
0.05
(3)
0.03
(2)
0.03
(2)

0.02
(1)
0.02
(1)
0.11
(6)
0.60
(35)
0.08
(5)
0.02
(1)

0.02
(1)
0.00
(0)
0.00
(0)
0.00
(0)
0.46
(27)
0.00
(0)

0.05
(3)
0.12
(7)
0.17
(9)
0.10
(6)
0.14
(8)
0.67
(42)

A

B

C

D

E

F

図 7

Estimated label

0.91
A (150)

0.03
(6)
0.00
(0)

0.05
(9)
0.98
(174)
0.00
(0)
0.03
(6)
0.00
(0)
0.11
(21)

A

B

B 0.00
(0)

1.0
0.8
0.6
0.4

C 0.04(6)
D 0.05
(9)
E
F

図 9

62.7%

0.00
(0)
0.00
(0)
0.74
(120)
0.00
(0)
0.00
(0)
0.10
(18)

0.00
(0)
0.02
(3)
0.06
(9)
0.88
(153)
0.00
(0)
0.02
(3)

0.00
(0)
0.00
(0)
0.00
(0)
0.00
(0)
0.95
(168)
0.00
(0)

0.04
(6)
0.00
(0)
0.17
(27)
0.03
(6)
0.02
(3)
0.78
(147)

C

D

E

F

Estimated label

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

歩行開始の一歩目から三歩目を用いた場合の混同行列

0.2
0.0

歩行開始から一歩目のみ，歩行開始から二歩目まで，歩行開始から三歩目までの歩行振動を用いた 3 パターンで評価した個人識別結果を示す．

歩行開始の一歩目のみを用いた場合の混同行列

A 0.80(88)

F 0.02
(2)

0.09
(10)
0.95
(112)
0.04
(4)
0.09
(10)
0.08
(10)
0.19
(24)

A

B

B 0.00(0)True label

70.5%

True label

表 3

64.8%

C 0.02(2)
D 0.03(4)
E 0.05
(6)

0.02
(2)
0.00
(0)
0.65
(70)
0.03
(4)
0.03
(4)
0.08
(10)

0.04
(4)
0.02
(2)
0.13
(14)
0.81
(94)
0.07
(8)
0.05
(6)

0.05
(6)
0.00
(0)
0.02
(2)
0.00
(0)
0.69
(82)
0.00
(0)

0.00
(0)
0.03
(4)
0.15
(16)
0.03
(4)
0.07
(8)
0.67
(84)

C

D

E

F

Estimated label

1.0

6.1 全歩数から任意の一歩分を用いた場合の個人識別
表 2 に全歩数から任意の一歩分を用いて個人識別した

0.8

場合の結果を示す．結果から，LightGBM の精度が最も高0.6の学習モデルにおいても，平均 F 値：60%以上の精度で識く，平均 F 値：70.8%であることがわかる．また，その他

0.4
0.2
0.0

図 8 歩行開始の一歩目とニ歩目を用いた場合の行動行列

別できることがわかる．最も精度が高い被験者 E の識別精度は，平均 F 値：77.1%であり，最も精度が低い被験者 Aでも平均 F 値：64.1%であることから，提案システムは比較的高精度に個人識別できることがわかる．しかし，この評価だけでは，信号レベルの低い歩行振動，つまりセンサから離れた場所で発生した歩行振動がどの程度正確に識別できているかは判断できない．そこで，認識精度が最も高い結果となった LightGBM を用いて，歩行開始から一歩目

より，歩行イベントが検知されない場合もありうるため，のみ，一歩目と二歩目，一歩目から三歩目の 3 パターンを提案システムが検知した時点から一歩目，二歩目，三歩目用いた実験を行う.

としている．本実験では，Precision，Recall，F1 measureを用いて評価する．

6. 結果

6.2 歩行開始の一歩目および複数歩を用いた場合の個人
識別
表 3 に歩行開始の一歩目および複数歩を用いた場合の個

本章では，実験結果について述べる．まず，1 セッショ

人識別結果を示し，図 7 から図 9 にそれら結果の混同行ン内おける全歩数から任意の一歩分を用いて個人識別する

列を示す．歩行開始からシステムが初めに検知した一歩目

結果を示す．次に，1 セッション内の往路・復路におけるのみを利用した場合の個人識別結果は，平均 F 値：63.1%

となった．これは，本システムがセンサから離れた場所で発生した歩行振動をうまく取得できていることを示している．また，歩行開始から一歩目と二歩目を利用した場合[3]の個人識別結果は，平均 F 値：76.1%となり，一歩目のみを利用した場合と比べて，13%の精度向上を達成した．これは，二歩分の歩行振動を観測したことで，各クラスに属[4]する確信度がより正確になり，高精度に識別できるようになったためと考えられる．さらに，歩行開始の一歩目から[5]

三歩目までを利用した場合の個人識別結果は，平均 F 値：

87.3%となり，一歩目のみを利用した場合と比べて 24.2%，
一歩目と二歩目を利用した場合と比べて 11.2%の精度向上[6]を達成した．以上の結果から，本システムは，少なくとも一歩目から三歩分までの歩行振動を観測することで，平均F 値：80%以上の精度で個人識別できることがわかった．

[7]

7. おわりに
本論文では，信号レベルの低い歩行振動を単一のピエゾ
センサで効率的に検出し，できるだけ少ない歩数で個人を高精度に識別できる新たなシステムを提案した．提案シス[8]

テムの有効性を示すため，奈良先端大が所有するスマート
ホーム内で個人識別実験を行なった．その結果，以下の 2
つの知見が得られた．

• 5 つの異なる機械学習モデルを用いて個人識別精度を[9]評価した結果，全歩数から任意の一歩を用いて個人識別した場合の平均 F 値は，LightGBM を用いた時，最大 70.8%となることがわかった．

[10]• 少ない歩数で個人を識別できるか検証するため，歩行開始の一歩目のみ，一歩目と二歩目，一歩目から三歩[11]

目の 3 パターンを用いて個人識別精度を評価した結果，それぞれの平均 F 値は，63.1%，75.9%，87.1%となることがわかった．

[12]

これらの結果は，提案システムが，五歩分を利用して平均精度 83%で個人を識別可能な既存システム [14] や七歩[13]分を利用して平均精度 96%で個人を識別可能な既存シス
テム [8] に匹敵する認識精度を実現していることを示している．今後の予定として，より信号レベルの低い歩行振動[14]を取得できるよう回路設計を見直すことを計画している．
また，歩行イベントから特徴量を抽出する際，本システムに適した特徴量を選択し，更なる精度向上を目指す予定である．
謝辞

本 研 究 の 一 部 は ，科 研 費 基 盤 研 究（B）

[15]

（No.20H04177）の助成によって行った．
[16]

参考文献
[1]

[2]

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