短いデータ窓でも高い精度を保つことで、外骨格の制御に使えるほど高速な歩行認識を目指します。再帰的特徴量削減などの特徴選択と、TCNやGRUといった軽量な系列モデルを組み合わせ、精度を保ちながら遅延を減らします。
論文・発表（英語）
1
A. Majumder, S. Nisar
30th Int. Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB) 2025
2
Achieving Real-Time Gait Recognition for Lower-Limb Robotic Exoskeletons Through Feature Selection and Model Evaluation at Reduced Window Sizes Thesis
A. Majumder
Bachelor's thesis (Lab Project), Kyoto University of Advanced Science, Kyoto, Japan · Advisor: S. Nisar
