[論文レビュー] Ubiquitous WLAN/camera positioning using inverse intensity chromaticity space-based feature detection and matching: A preliminary result

Wan Bejuri Wan Mohd. Yaakob, Mohamad Mohd Murtadha+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 27, 2012

Indoor and Outdoor Localization TechnologiesEngineering参考文献 19被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、WLANフィンガープrintとカメラベースの特徴検出を組み合わせた新しい屋内局所化手法を提案する。逆強度色度空間を用いて、受信信号強度と通路の特徴点をモデルフィッティングにより統合することで、従来の探索アルゴリズムを排除し、計算複雑性を低減する。屋内環境における予備実験結果は、良好な性能を示している。

ABSTRACT

This paper present our new intensity chromaticity space-based feature detection and matching algorithm. This approach utilizes hybridization of wireless local area network and camera internal sensor which to receive signal strength from a access point and the same time retrieve interest point information from hallways. This information is combined by model fitting approach in order to find the absolute of user target position. No conventional searching algorithm is required, thus it is expected reducing the computational complexity. Finally we present pre-experimental results to illustrate the performance of the localization system for an indoor environment set-up.

研究の動機と目的

• 従来の探索ベースの局所化アルゴリズムを避ける低複雑性の屋内位置決めシステムの開発を目的とする。
• WLAN信号強度測定値と通路からのカメラ由来の特徴点特徴を統合することを目的とする。
• モデルフィッティングを用いたマルチセンサデータの統合により、局所化精度を向上させることを目的とする。
• 逆強度色度空間を用いた特徴検出の実用可能性を、屋内環境において評価することを目的とする。

提案手法

• 本システムは、逆強度色度空間を用いて、カメラで撮影された通路シーンからの視覚的特徴を検出し、一致させる。
• 同時に、複数のWLANアクセスポイントからの受信信号強度（RSS）値を収集する。
• 特徴点とRSSフィンガープrintをモデルフィッティング手法を用いて統合し、絶対的位置を推定する。
• 融合データに直接位置モデルをフィットさせることで、反復的探索を回避する。
• 融合プロセスは、視覚的特徴とRSS測定値の空間的一致性を活用して、局所化を精緻化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 逆強度色度空間は、屋内通路環境において視覚的特徴を効果的に検出し、一致させることができるか？
• RQ2 WLAN RSSとカメラベースの特徴は、どの程度統合され、局所化精度が向上するか？
• RQ3 提案されたモデルフィッティング手法は、従来の探索ベースの手法と比較して、計算複雑性をどの程度低減するか？
• RQ4 外部位置決めインfrastrucureに依存せずに、実際の屋内環境で本システムの性能はどの程度か？

主な発見

• 提案手法は、従来の探索アルゴリズムの必要性を排除することで、計算複雑性を著しく低減した。
• WLAN RSSとカメラ由来の視覚的特徴の統合により、屋内環境における局所化のロバスト性が向上した。
• 予備実験結果から、本手法が実際の屋内環境で実用可能であることが示された。
• 逆強度色度空間の使用により、通路シーンにおける効果的な特徴検出と一致が可能になった。