Abstract
人物の移動を追跡する動線分析には，カメラを用いた画像認識による方法が多く提案される．しかし，カメラを用いた動線分析では，遮蔽物による死角が生じるという欠点がある．また，プライバシー侵害の懸念もある．これらの問題は，動線分析に床面圧力センサを用いることで回避することができる．そのためには，同一人物の靴を同定する必要がある．そこで本研究では，圧力センサ上に靴を置いた際の圧力分布を元にニューラルネットワークを用いて靴の種類を識別する手法を開発する．スニーカー，上靴，サンダルの3種類の靴を用意してデータを収集し，識別モデルを作成した．このモデルの正答率は82.6%であった．実環境での運用を見据えると，計測時間や耐久性に課題があり，さらなる改善が必要である．