クエリフィードバックによる意味情報推奨機構を有する成長型ユビキタス環境データベースの実装と評価

概要

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本研究では,現実世界から得られるセンサの値や3次元形状データと意味情報を結びつけることで,現実世界と仮想空間とを対応付けたユビキタス環境の実現を目指す.この際,現実世界に存在するすべての物体に対して適切な意味情報を付加することは,ユビキタス環境を構築・運用するうえでの大きなコストとなる.我々は,このコスト低減を目的とする「クエリフィードバック」という手法を提案する.本手法では,物体が新たに環境に持ち込まれた際に,すでにDBに蓄積されているユビキタス環境のインスタンスデータを対象に,特徴量を用いたクエリによって絞り込みを行い,順位付きで対応すべき意味情報を推奨する.この結果から,利用者は上位に提示された意味情報から1つを選択するだけで,新たな物体の意味情報をDBに登録することができる.本論文では,ユビキタス環境をDB化する際に3次元ポリゴンデータを用いて特徴量を抽出した.また,本手法が有効であることを示すため,運用実験を行い,評価した.この結果,提案手法によって正しい意味情報が上位に推奨されること,および,登録インスタンスが増加するとともに精度が向上することが分かった.
一般社団法人情報処理学会の論文
2007-12-15