アクティブ・パッシブセンシングを用いた学習環境への過剰適合を考慮した屋内位置セマンティクス推定手法

立川雅也; 前川卓也; 前川卓也; 松下康之

文献

J-GLOBAL ID：201802254045650556 整理番号：18A0054762

アクティブ・パッシブセンシングを用いた学習環境への過剰適合を考慮した屋内位置セマンティクス推定手法

Active/passive Sensing-based Indoor Location Semantics Estimation with Environment Independent Learning

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資料名：
巻： 58 号： 10 ページ： 1655-1663 (WEB ONLY) 発行年： 2017年10月15日
JST資料番号： U0452A ISSN： 1882-7764 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

近年スマートフォンを用いた屋内位置推定に関する研究が多く行われており,推定される屋内位置情報のうち,「会議室」や「食堂」といった屋内位置セマンティクス情報はライフログや高齢者の見守りなどの様々なアプリケーションのための重要な情報である。一般的な屋内位置のセマンティクスを推定する手法では,対象とする環境ごとに学習用のセンサデータを収集する必要があり導入コストが大きいという問題がある。そこで本論文では,異なる環境において得られた学習データを利用することで,対象とする環境において新たに学習データを収集する必要のない,屋内位置のセマンティクスを推定する手法を提案する。提案手法では,一般的な屋内位置推定で利用されるパッシブセンシングに加えて音声のアクティブセンシングを組み合わせることにより,環境に依存しない特徴量を取得し,他環境から得た学習データを用いて屋内位置セマンティクスを推定する。提案手法では,他環境の学習データに過剰適合しない分類器をランダムフォレスト分類器を基に構築する。評価実験では複数の環境でセンサ情報の取得を行い,提案手法の有効性を検証した。(著者抄録)

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長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器 , 人工知能

引用文献 (24件)：

Asano, S., Wakuda, Y., Koshizuka, N. and Sakamura, K.: A robust pedestrian dead-reckoning positioning based on pedestrian behavior and sensor validity, Position Location and Navigation Symposium (PLANS), 2012 IEEE/ION, pp.328-333, IEEE (2012).
Azizyan, M., Constandache, I. and Roy Choudhury, R.: SurroundSense: Mobile phone localization via ambience fingerprinting, Proc. 15th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking, pp.261-272, ACM (2009).
Banerjee, D., Agarwal, S.K. and Sharma, P.: Improving floor localization accuracy in 3D spaces using barometer, Proc. 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers, pp.171-178, ACM (2015).
Bao, X., Liu, B., Tang, B., Hu, B., Kong, D. and Jin, H.: PinPlace: Associate semantic meanings with indoor locations without active fingerprinting, Proc. 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, pp.921-925, ACM (2015).
Blum, M., Pentland, A.S. and Tröster, G.: Insense: Interest-based life logging, IEEE Multimedia, Vol.13, No.4, pp.40-48 (2006).

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