| 講演名 | 2012-11-08 経路アノテーションからの学習による無線LAN位置推定の簡易な構築(第15回情報論的学習理論ワークショップ) 川尻 亮真, 下坂 正倫, 福井 類, 佐藤 知正, |
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| 抄録(和) | GPSの届かない屋内において,無線LANの電波強度による位置推定が注目されている.高精度な位置推定には,実地で電波強度を測定したキャリブレーションデータが必要であり,収集のコスト低減のための機械学習の研究が盛んである.本論文では,"経路アノテーション"という新たなキャリブレーションデータの作成方法とそのための学習手法を提案する.データ収集者は,電波強度を測定しながら移動し,ときどき止まって経路情報の記録をする.この方法の作業コストは本質的に,少ないキャリブレーションデータの収集と変わらない.一方提案する枠部見では,キャリブレーションデータには電波測定位置は明示的に記録しないかわりに経路上に制限されていることを利用し,対応する位置を推定しながら学習するものである.実際に収集したキャリブレーションデータを用いてその有効性を確かめた. |
| 抄録(英) | Recently wireless LAN (WLAN) localization systems are gaining popularity in pervasive computing, machine learning and sensor networks communities, especially indoor scenarios where GPS coverage is limited. To accurately predict location, a large amount of fingerprints composed of received signal strength values is necessary. Moreover, standard supervised or semi-supervised approaches also require location information to each fingerprint, where annotation work is rather tedious and time consuming. To reduce the efforts and time required to build calibration data, we present a novel calibration methodology "route-annotation" and a self-training algorithm for learning from route information effectively. On the proposed calibration methodology, an annotator walks around while measuring fingerprints, then occasionally stops to annotate fingerprints with route from previous location to current location. This calibration reduces work time even compared to partially annotation, while routes have richer information for learning. The proposed learning algorithm comprises following two iterative steps: 1) inferring locations of each fingerprint under route constraints and 2) updating parameters. Experimental results on real-world datasets demonstrate learning from route-annotated data is comparable to state-of-the-art supervised and semi-supervised approaches trained with large amount of calibration data. |
| キーワード(和) | 無線LAN位置推定 / 経路アノテーション / Self-Training |
| キーワード(英) | WLAN Localization / Route Annotation / Self-Training |
| 資料番号 | IBISML2012-88 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2012/10/31(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 経路アノテーションからの学習による無線LAN位置推定の簡易な構築(第15回情報論的学習理論ワークショップ) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Simplified WLAN Localization Deployment by Learning from Route Annotation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線LAN位置推定 / WLAN Localization |
| キーワード(2)（和/英） | 経路アノテーション / Route Annotation |
| キーワード(3)（和/英） | Self-Training / Self-Training |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 川尻 亮真 / Ryoma KAWAJIRI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 The University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 下坂 正倫 / Masamichi SHIMOSAKA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 The University of Tokyo |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 福井 類 / Rui FUKUI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 The University of Tokyo |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 知正 / Tomomasa SATO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学大学院情報理工学系研究科 The University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2012-11-08 |
| 資料番号 | IBISML2012-88 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 279 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
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