論文の概要: DataLoc+: A Data Augmentation Technique for Machine Learning in
Room-Level Indoor Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10833v1
- Date: Thu, 21 Jan 2021 17:41:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-21 07:58:51.521880
- Title: DataLoc+: A Data Augmentation Technique for Machine Learning in
Room-Level Indoor Localization
- Title（参考訳）: DataLoc+: ルームレベル屋内ローカライゼーションにおける機械学習のためのデータ拡張手法
- Authors: Amr E Hilal, Ismail Arai, Samy El-Tawab
- Abstract要約: 室内における室内位置推定のためのデータ拡張手法であるDataLoc+を提案する。
本手法は,病院で実施したフィールド実験から収集したデータを用いて,典型的な直接スナップショットアプローチと比較することで評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6961253535504979
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Indoor localization has been a hot area of research over the past two
decades. Since its advent, it has been steadily utilizing the emerging
technologies to improve accuracy, and machine learning has been at the heart of
that. Machine learning has been increasingly used in fingerprint-based indoor
localization to replace or emulate the radio map that is used to predict
locations given a location signature. The prediction quality of a machine
learning model primarily depends on how well the model was trained, which
relies on the amount and quality of data used to train it. Data augmentation
has been used to improve quality of the trained models by synthetically
producing more training data, and several approaches were used in the
literature that tackles the problem of lack of training data from different
angles. In this paper, we propose DataLoc+, a data augmentation technique for
room-level indoor localization that combines different approaches in a simple
algorithm. We evaluate the technique by comparing it to the typical direct
snapshot approach using data collected from a field experiment conducted in a
hospital. Our evaluation shows that the model trained using the proposed
technique achieves higher accuracy. We also show that the technique adapts to
larger problems using a limited dataset while maintaining high accuracy.
- Abstract（参考訳）: 屋内のローカライゼーションは過去20年間、ホットな研究領域だった。
登場以来、新しいテクノロジーを着実に活用して精度を高めてきたが、機械学習はその中心にある。
指紋に基づく屋内位置推定では、位置情報が与えられた位置を予測するために使用される無線地図を置き換えたり、エミュレートするために機械学習がますます使われている。
機械学習モデルの予測品質は、トレーニングに使用されるデータの量と品質に依存するため、モデルがどのようにトレーニングされたかに大きく依存する。
データ拡張は、より多くのトレーニングデータを合成してトレーニングモデルの質を向上させるために使用され、異なる角度からのトレーニングデータの欠如に対処する文献でいくつかのアプローチが用いられた。
本稿では,シンプルなアルゴリズムで異なるアプローチを組み合わせた室内位置推定のためのデータ拡張手法であるDataLoc+を提案する。
本手法は,病院で実施したフィールド実験から収集したデータを用いて,典型的な直接スナップショットアプローチと比較することで評価する。
評価の結果,提案手法を用いて訓練したモデルの方が精度が高いことがわかった。
また,この手法は,高い精度を維持しつつ,限られたデータセットを用いてより大きな問題に適応することを示す。
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