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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-01-24 16:15 F-CODE: A data abstraction approach for Compressive Sensing in Mobile Sensing Application ○Akito Ito・Jin Nakazawa・Kazunori Takashio・Hideyuki Tokuda（Keio Univ.）  ASN2013-160 |
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| 抄録 | （和） | 近年、スマートフォンの登場により、モバイルセンシングの研究はますます盛んになった。しかし、そういった研究が発展する一方で、センシングデータの増加に対応する手法の研究は未だに十分とはいえない。特に、モバイルセンシングでよく使われる予測アルゴリズムの多くは、信号の長さに計算量を依存しているので、データの増加は非常に大きなオーバーヘッドをデバイスに与える。 そこで、我々はF-CODE、圧縮センシングを用いたデータ抽象化手法を提案した。F-CODEはデータが圧縮された状態でもその特徴量が検出できるように、圧縮センシングに特殊なパラメータを付与する手法である。実験の結果、F-CODEは最大で68.3%の精度で特徴量の検出に成功した。 |
| （英） | Mobile sensing is attractive area for researchers and developers in recent years. Especially, the emergence of Smartphone accelerates this condition. Although these platforms and applications are developing more and more, there are critical issue; handling huge sensor data. The computing time of many classification or detection algorithms that are commonly used in this area depends on data length. Thus, larger data makes huge overheads. We propose F-CODE: a data abstraction approach for compressive sensing. F-CODE aims to compress the data with maintaining the feature of signals and the algorithms can apply to it despite target data is still compressed. In order to achieve the purpose, we design the feature measurement matrix $phi_f$ . We evaluate F-CODE in terms of the accuracy of feature extracting assuming specific mobile sensing application. In the best case, F-CODE achieve the accuracy by 68.3%. | |
| キーワード | （和） | 圧縮センシング / 情報処理 / システム構成 / モバイルセンシング / / / / |
| （英） | Compressive Sensing / Information Processing / System Architecture / Mobile Sensing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 399, ASN2013-160, pp. 237-241, 2014年1月. | |
| 資料番号 | ASN2013-160 | |
| 発行日 | 2014-01-16 (ASN) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ASN2013-160 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN MoNA |
| 開催期間 | 2014-01-23 - 2014-01-24 |
| 開催地（和） | ホテル奥道後 (松山市) |
| 開催地（英） | Hotel Okudogo (Matsuyama) |
| テーマ（和） | モバイルネットワーク，モバイルアプリケーション，アンビエントイン テリジェンス，センサネットワーク，一般および技術展示 |
| テーマ（英） | Mobile Networks, Mobile Applications, Ambient Intelligence, Sensor Networks, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ASN |
| 会議コード | 2014-01-ASN-MoNA |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | F-CODE: A data abstraction approach for Compressive Sensing in Mobile Sensing Application |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 圧縮センシング / Compressive Sensing |
| キーワード(2)（和/英） | 情報処理 / Information Processing |
| キーワード(3)（和/英） | システム構成 / System Architecture |
| キーワード(4)（和/英） | モバイルセンシング / Mobile Sensing |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 瑛 / Akito Ito / イトウ アキト |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中澤 仁 / Jin Nakazawa / ナカザワ ジン |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Kazunori Takashio / Kazunori Takashio / |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 徳田 英幸 / Hideyuki Tokuda / トクダ ヒデユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-01-24 16:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ASN |
| 資料番号 | ASN2013-160 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.399 |
| ページ範囲 | pp.237-241 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2014-01-16 (ASN) |
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