本ホワイトペーパーは、CSI振幅スペクトログラムで学習された畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャによるデバイスフリーの人間行動分類を評価し、古典的な機械学習ベースラインと精度・遅延を比較します。
生のCSI時系列データをドップラースペクトログラムに変換する短時間フーリエ変換パイプラインと、歩行・着席・転倒・静止の各クラスにわたる教師あり学習に使用されるラベル付き活動データセットについて説明します。
エッジハードウェア上でリアルタイム推論を実現するコンパクトなCNNアーキテクチャを提示し、保留された被験者に対する分類精度、混同行列、SVMおよびランダムフォレストベースラインとの比較を報告します。