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J-GLOBAL ID：201602237075741138   整理番号：16A0681815

近は近傍にどのように影響するか:Wi-Fi信号を用いた場所学習における区別隣接場所への最小距離の事例研究【Powered by NICT】

How Near Is Near: A Case Study of the Minimum Distance to Distinguish Neighbouring Places in Place Learning Using Wi-Fi Signals

著者 (3件)： Xu Yaqian ,  Duong Doan ,  David Klaus
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VTC Spring  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 場所学習は,日常生活におけるユーザのルーチンまたは活性に関わるを発見するための各種センサデータ(例えば,連続的に採取したWi-Fiスキャン)を解析するプロセスである。幾何学ベースアプローチは,異なる建物の場所を識別できるが,指紋に基づく取り組みの大部分は異なる部屋で場所を識別できる。しかし,二つの隣接場所は互いに非常に近いならば,それらは単一場所として学んだと思われる。以前の研究は,隣接場所を識別するための最小距離を示す特異的にしていない。本論文では,二つの隣接場所のための「どのように近い近傍」の問題を扱い,二つの隣接場所を識別するのに必要な最小距離を実験的に調べた。事例研究の結果は,隣接した部屋または少なくとも4-5mの距離の場所を正確に識別できることを示したが,4m未満の距離で位置は室内環境の一つの場所として学んだと思われる。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 幾何学 ,  指紋 ,  *事例研究 ,  走査 ,  屋内環境 ,  *学習 ,  利用者
準シソーラス用語： *WiFi ,  ルーチン ,  日常生活 ,  *最小距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 近傍 ,  Wi-Fi ,  最小距離 ,  研究