センシングデータに基づくモノの自動認識法(フレッシュマン・セッション,ユビキタス・センサネットワークを支える理論,一般)
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概要
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センシングデータを用いたモノ探し支援システムの実現を目指し,センシングデータ収集時に生じる欠落データをモノの共起頻度によって補完する手法を提案した.本稿では,RFID,画像認識,2次元コードなどの様々な個体認識技術を組み合わせて用いることで,対象とできるモノの制限,対象とできる場所の制限,対象とできる時間制限の少ないモノ探し支援システムを設計した.複数の個体認識技術を組み合わせて用いても,読み逃し等の原因により欠落データが生じてしまう.そこで,本稿では過去のログデータを用いて,欠落データをモノの共起頻度から推定し補完を行った.提案手法では,モノの共起頻度を表す指標を定義し,その指標に基づいて補完を行った.想定環境に近い状況で提案手法を評価するため,評価用システムを実装し,被験者実験による提案手法の評価を行った.この評価結果から,提案手法は網羅性を重視する場合に有効であることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-05-14
著者
-
川喜田 佑介
電気通信大学電気通信学部
-
川喜田 佑介
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科
-
川喜田 佑介
慶應義塾大学
-
市川 晴久
電気通信大学人間コミュニケーション学科
-
市川 晴久
電気通信大学
-
神山 和人
電気通信大学人間コミュニケーション学専攻
-
小西 慧
電気通信大学人間コミュニケーション学科
-
川喜田 佑介
電気通信大学
-
小西 慧
電気通信大学総合情報学専攻
-
神山 和人
東大
-
市川 晴久
Ntt未来ねっと研究所
-
神山 和人
電気通信大学 人間コミュニケーション学専攻
-
小西 慧
電気通信大学 総合情報学専攻
-
神山 和人
電気通信大学
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