@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00148178,
 author = {尾原, 和也 and 前川, 卓也 and 岸野, 泰恵 and 白井, 良成 and 納谷, 太 and Kazuya, Ohara and Takuya, Maekawa and Yasue, Kishino and Yoshinari, Shirai and Futoshi, Naya},
 issue = {2},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Feb},
 note = {Wi-Fiモジュールを搭載したスマートフォンの普及によってWi-Fiを用いた屋内位置推定の研究がさかんに行われている．しかし，多くのWi-Fiを用いた屋内位置推定の研究は位置推定対象のユーザがつねにスマートフォン等の電波受信機を携帯することを前提とするため，ユーザにとって大きな負担となる．一方近年，人体による電波の減衰を利用することでユーザが携帯する受信機を必要としない位置推定手法である，デバイスフリーパッシブ位置推定の研究が行われている．しかし，デバイスフリーパッシブ位置推定では位置推定モデル学習のためにエンドユーザが対象環境の様々な位置において学習データを収集する必要がある．そこで本研究では，異なる環境において得られた位置推定モデルを対象環境にあわせて転移させることで，低コストに対象環境の位置推定モデルを構築する手法を提案する．, As the widespread of smartphones that are equipped with Wi-Fi modules, Wi-Fi based indoor positioning techniques have been studied. However, many Wi-Fi indoor positioning methods assume that an end user to be tracked always possesses a signal receiver such as smartphone, and this assumption places a large burden on end users. Recently, to alleviate the burden, device-free indoor positioning techniques, which enable us to locate an end user who does not possess a smartphone based on RSSI attenuation caused by human body, have been studied. However, device-free indoor positioning techniques requires a lot of training data in a target environment. In this study, we propose a device-free positioning method that transfers training data collected in other environments to a target environment in order to reduce an training cost of positioning systems.},
 pages = {406--415},
 title = {Wi-Fi電波を用いたデバイスフリーパッシブ位置推定モデルの転移手法},
 volume = {57},
 year = {2016}
}