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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-10-15 10:40 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・相河 聡・山本真一郎・阪井祐太（兵庫県立大）  CS2021-57 |
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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． |
| （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 / / / / |
| （英） | Fingerprint / indoor localization / CNN / semi-supervised learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 198, CS2021-57, pp. 26-31, 2021年10月. | |
| 資料番号 | CS2021-57 | |
| 発行日 | 2021-10-07 (CS) | |
| ISSN | 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 | CS2021-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2021-10-14 - 2021-10-15 |
| 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. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2021-10-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| 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） | 小西 楊平 / Yohei Konishi / コニシ ヨウヘイ |
| 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/ヨミ） | 相河 聡 / Satoru Aikawa / アイカワ サトル |
| 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/ヨミ） | 山本 真一郎 / Shinichiro Yamamoto / ヤマモト シンイチロウ |
| 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/ヨミ） | 阪井 祐太 / Yuta Sakai / サカイ ユウタ |
| 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) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-10-15 10:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2021-57 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.198 |
| ページ範囲 | pp.26-31 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-10-07 (CS) |
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