| 講演名 | 2021-10-15 Fingerprint位置推定におけるCNNを特徴抽出器として用いたデータの選別手法 小西 楊平(兵庫県立大), 相河 聡(兵庫県立大), 山本 真一郎(兵庫県立大), 阪井 祐太(兵庫県立大), |
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| 抄録(和) | 屋内位置推定として，FingerprintにCNN(Convolutional Neural Network)を適用した手法がある．CNNでは学習に用いる正解ラベル付きデータとなるAP情報（SSIDとRSSI）数が多くなるほど推定精度が向上するが，測定コストがかかる．そこで，UD（ユーザデータ）を活用する．しかし，ユーザがどこで測定したデータか未知であるため，UDには正解ラベルがない．そこで，推定結果を正解ラベルとして仮定することで半教師あり学習を行う．UDに対する推定結果は誤っている場合があるため，正しく推定されたUDを選別し，学習に用いる必要がある．本研究ではCNNを用いて抽出した特徴量によるUDの選別手法を提案する． |
| 抄録(英) | This paper scopes a method that applies CNN to Fingerprint indoor localization. AP information are used to train the CNN. As the number of AP information with correct labels increases, the estimation accuracy by the CNN improves. However, it costs a lot to collect AP information with correct labels. UD (User Data) can be used to solve the problem. The UD is unlabeled data because the measuring method of the UD does not know the user’s place exactly. We perform semi-supervise assuming the estimation result of the UD as the correct label. However, the estimation result of the UD may be incorrect. Therefore, it is needed to select UD which is correctly estimated and use it for training the CNN. In this study, we propose a way to select UD by feature value using CNN feature extractor. |
| キーワード(和) | Fingerprint / 屋内位置推定 / 畳み込みニューラルネットワーク / 半教師あり学習 |
| キーワード(英) | Fingerprint / indoor localization / CNN / semi-supervised learning |
| 資料番号 | CS2021-57 |
| 発行日 | 2021-10-07 (CS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
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| 開催期間 | 2021/10/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ブロードバンドアクセス，ホームネットワーク，ネットワークサービス，通信利用アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | Broadband access, Home network, Network service, Communication applications, etc. |
| 委員長氏名（和） | 寺田 純(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Jun Terada(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 梅原 大祐(京都工繊大) |
| 副委員長氏名（英） | Daisuke Umehara(Kyoto Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 吉田 悠来(NICT) / 原 一貴(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Yuki Yoshida(NICT) / Kazutaka Hara(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山浦 隆博(東芝) / 井田 悠太(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takahiro Yamaura(Toshiba) / Yuta Ida(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Fingerprint位置推定におけるCNNを特徴抽出器として用いたデータの選別手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | User Data Selection using CNN Feature Extractor for Fingerprint Localization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Fingerprint / Fingerprint |
| キーワード(2)（和/英） | 屋内位置推定 / indoor localization |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | 半教師あり学習 / semi-supervised learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小西 楊平 / Yohei Konishi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学(略称：兵庫県立大) University of Hyogo(略称：Univ of Hyogo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 相河 聡 / Satoru Aikawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学(略称：兵庫県立大) University of Hyogo(略称：Univ of Hyogo) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山本 真一郎 / Shinichiro Yamamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学(略称：兵庫県立大) University of Hyogo(略称：Univ of Hyogo) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 阪井 祐太 / Yuta Sakai |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学(略称：兵庫県立大) University of Hyogo(略称：Univ of Hyogo) |
| 発表年月日 | 2021-10-15 |
| 資料番号 | CS2021-57 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | CS-198 |
| ページ範囲 | pp.26-31(CS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-10-07 (CS) |