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J-GLOBAL ID：201702252402804038   整理番号：17A0373614

群衆センシング応用のための圧縮センシングに基づくデータ品質の改善【Powered by NICT】

Compressive sensing based data quality improvement for crowd-sensing applications

著者 (7件)： Cheng Long (State Key Lab of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, China) ,  Niu Jianwei (State Key Lab of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, China) ,  Kong Linghe (Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China) ,  Luo Chengwen (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, China) ,  Gu Yu (Watson Health Cloud, IBM Watson Health, USA) ,  He Wenbo (School of Computer Science, McGill University, Canada) ,  Das Sajal K. (Department of Computer Science, Missouri University of Science and Technology, USA)
資料名： Journal of Network and Computer Applications  (Journal of Network and Computer Applications)
巻： 77  ページ： 123-134  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0842A  ISSN： 1084-8045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドセンシングはデータに寄与する広範囲の種類のソースを可能にすることにより,群衆から膨大な量のデータを収集することを可能にする。しかし,群衆センシングの開放性がシステムを明らかにする悪意のあると誤った参加,必然的に貧弱なデータ品質をもたらした。群衆センシングにおける偽データ検出と補正の重要な問題をもたらす。,参加者により収集されたデータは通常かなりの欠測値,正確な偽データ検出のための挑戦となるを含んでいる。本研究では,デコ,欠測データの存在における群衆センシングのための偽値を検出するための一般的なフレームワークを提案した。調整された空間-時間圧縮センシング技術を適用することにより,デコを正確に偽データを検出し,データ補正のための偽と欠測値を推定することができた。包括的性能評価を通して,ここでは,不完全な感覚データと群衆センシングアプリケーションのための偽データ検出と補正を達成するためのデコの有効性を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 性能評価 ,  *時間圧伸
準シソーラス用語： *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 偽データの検出と補正 ,  クラウドセンシング ,  空間-時間圧縮センシング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： センシング ,  応用 ,  圧縮センシング ,  データ品質