Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Shoe Recognition Model with Floor Pressure Sens...
Search
yumulab
November 06, 2024
Research
0
26
Shoe Recognition Model with Floor Pressure Sensors (Slide)
2024年11月3日(日)〜7日(木)に開催されたSENSORCOMM2024の発表資料(スライド)
yumulab
November 06, 2024
Tweet
Share
More Decks by yumulab
See All by yumulab
ASSADS:ASMR動画に合わせて撫でられる感覚を提示するシステムの開発と評価 / ec75-shimizu
yumulab
1
380
ウッドスタックチャン:木材を用いた小型エージェントロボットの開発と印象評価 / ec75-sato
yumulab
1
410
MGDSS:慣性式モーションキャプチャを用いたジェスチャによるドローンの操作 / ec75-yamauchi
yumulab
0
230
チャッドローン:LLMによる画像認識を用いた自律型ドローンシステムの開発と実験 / ec75-morisaki
yumulab
1
440
NOVVS:北海道情報大学図書館における滞在人数可視化システムの開発と検証 / i2025-minami
yumulab
0
84
CHaserWeb:ブラウザ上で動作する対戦型プログラミング学習環境の提案と評価 / i2025-inoue
yumulab
0
220
CARMUI-NET:自動運転車遠隔監視のためのバーチャル都市プラットフォームにおける通信品質変動機能の開発と評価 / UBI85
yumulab
0
240
待機電力を削減したネットワーク更新型電子ペーパーサイネージの研究開発 / UBISympo2025
yumulab
0
110
デジタルファブリケーションの未来を北海道・札幌から考える / SIAF School 2025
yumulab
0
110
Other Decks in Research
See All in Research
実行環境に中立なWebAssemblyライブマイグレーション機構/techtalk-2025spring
chikuwait
0
220
最適決定木を用いた処方的価格最適化
mickey_kubo
4
1.7k
Ad-DS Paper Circle #1
ykaneko1992
0
5.5k
LLM-as-a-Judge: 文章をLLMで評価する@教育機関DXシンポ
k141303
3
810
Towards a More Efficient Reasoning LLM: AIMO2 Solution Summary and Introduction to Fast-Math Models
analokmaus
2
220
言語モデルによるAI創薬の進展 / Advancements in AI-Driven Drug Discovery Using Language Models
tsurubee
2
370
Transparency to sustain open science infrastructure - Printemps Couperin
mlarrieu
1
170
VAGeo: View-specific Attention for Cross-View Object Geo-Localization
satai
3
380
RHO-1: Not All Tokens Are What You Need
sansan_randd
1
110
Google Agent Development Kit (ADK) 入門 🚀
mickey_kubo
2
1k
【緊急警告】日本の未来設計図 ~沈没か、再生か。国民と断行するラストチャンス~
yuutakasan
0
130
電力システム最適化入門
mickey_kubo
1
630
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.6k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
20
1.3k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
35
2.3k
Embracing the Ebb and Flow
colly
86
4.7k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
48
5.4k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
36
2.8k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Scaling GitHub
holman
459
140k
Transcript
Shoe Recognition Model with Floor Pressure Sensors Sora Kamimura *1
Tetsuo Yutani *2 Atsuko Shibuya *2 Tsubasa Yumura *1 *1 Hokkaido Information University *2 FirstFourNotes, LLC <%FNP>
Table of contents #BDLHSPVOE1VSQPTF 1SFTTVSFTFOTPS .PEFM
%BUBTFUT 3FTVMU%JTDVTTJPO $PODMVTJPO
#BDLHSPVOE1VSQPTF 5SB ffi D fl PXBOBMZTJT #ZDBNFSB 4VSWFJMMBODFDBNFSBTDBOCFEJWFSUFE $BONBOBHFBMBSHFBSFBCZPOFDBNFSB *OWBTJPOPGQSJWBDZ
#MJOETQPUTDBVTFECZPCTUBDMFT ɾ*NQSPWFEXPSLF ffi DJFODZ ɾ"WPJESJTL DPMMJTJPOT GBMMT FUDʜ #Z fl PPSQSFTTVSFTFOTPS /PQSJWBDZJTTVF /PCMJOETQPUT
#BDLHSPVOE1VSQPTF 5SB ff i D fl PXBOBMZTJTCBTFE fl PPSQSFTTVSFTFOTPS SFRVJSFTJEFOUJ
fi DBUJPOPGQFPQMF )VNBOJEFOUJ fi DBUJPOVTFT XFJHIU TUSJEFMFOHUI TQFFE TIPFUZQF FUD *OUIJTTUVEZ XFEFWFMPQUIF TIPFSFDPHOJUJPONPEFMXJUI fl PPSQSFTTVSFTFOTPST
1SFTTVSFTFOTPS .BUFSJBMT ɾ7FMPTUBU QSFTTVSFTFOTJUJWFDPOEVDUJWFTIFFU ɾ$PQQFSGPJMUBQF ɾ"SEVJOP 4USVDUVSF ɾ$PQQFSGPJMUBQFTBSFNNXJEFBOE ɹTQBDFENNBQBSU ɾUBQFTCPUIWFSUJDBMMZBOEIPSJ[POUBMMZ
ɾNFBTVSFNFOUQPJOUT ɾ.FBTVSFUIFWPMUBHFBUFBDIQPJOUFWFSZNT
.PEFM ɾ5IF*OQVUMBZFSSFDFJWFTSBXEBUB ɾ5IFIJEEFOMBZFSJTUISFFGVMMZDPOOFDUFEMBZFS ɾ5IFPVUQVUMBZFSXJMMPVUQVUUIFTIPFJEFOUJ fi DBUJPOFTUBCMJTINFOU ɹ TOFBLFS SPPNTIPF BOETBOEBM
/FVSBMOFUXPSLNPEFM
%BUBTFUT )PXUPDPMMFDU $BMJCSBUJPOUIFTFOTPS 1VUPOTIPF 8BJUBGFXTFDPOET TPST
.FBTVSFNFOUT .FBTVSFNFOUTUJNFT JOFBDITIPF %BUB5ZQF ɾ&BDITFOTPS ʙ PS.FSHFE ɾ)PXMPOHXBJUGPSNFBTVSF TPST ɾ/PSNBMPS3PUBUFEEFHSFFTGPS ɹEBUBBVHNFOUBUJPO
3FTVMU ɾ5IF'NFBTVSFJOTJT ɹIJHIFSUIBOT ˠ7JCSBUJPOTBOEPUIFSOPJTFTJT ɹMFTTCZXBJUJOH ɾ*OTFDPOET UIF'NFBTVSFPG ɹNFSHFEEBUBJTIJHIFSUIBO ɹFBDITFOTPSEBUB ˠ5IFTFOTPSIBTBTFOTJUJWJUZCJBT
ɹ"OE NPEFMDBOUMFBSOJUCZ ɹFBDITFOTPSEBUB ɹ#VUMFBSOJOHCFDBNFQPTTJCMFCZ ɹNFSHFEEBUB 'NFBTVSF F = 2 × precision × recall precision + recall
$PODMVTJPO ɾ*OUIJTTUVEZ XFEFWFMPQFEUIFOFVSBMOFUXPSLNPEFMUPSFDPHOJ[F ɹTIPFUZQFTXJUI fl PPSQSFTTVSFTFOTPSXJUIB7FMPTUBU ɾ6TJOHBSPUBUFEEBUBTFUQSPWFEUPCFUIFNPTUF ff FDUJWFBQQSPBDIGPS ɹSFBMXPSMEBQQMJDBUJPOT
ɾ5IFSFBSFMBSHFEJ ff FSFODFCFUXFFOUIFFYQFSJNFOUBMFOWJSPONFOU ɹBOEUIFBTTVNFESFBMFOWJSPONFOU ɾ5IFSFBSFQSPCMFNTTVDIBTSFBDUJPOSBUFBOEBMMPXBCMFQSFTTVSF ɾ8FXJMMDPOUJOVFUPEFWFMPQCPUIIBSEXBSFBOETPGUXBSFUPTPMWF ɹUIFTFQSPCMFNT