@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02005653,
 author = {堀,壮吾 and 新井,イスマイル and Araya Kibrom,Desta and 遠藤,新 and 藤川,和利},
 issue = {1},
 month = {Nov},
 note = {屋内測位の手法として，Wi-Fiなどの通信インフラを活用するアプローチが存在する．これらの通信インフラベースの手法で高精度かつ低コストな測位を実現するためには，Pedestrian Dead-Reckoning（PDR）との組み合わせが重要である．PDRとは，加速度センサ，ジャイロセンサ，磁気センサを用いて，歩数，歩幅，歩行方向を推定し，歩行者の相対的な位置を算出する手法である．実用的なナビゲーション手法としては，スマートフォンを活用したPDR（スマートフォンPDR）が注目されている．しかし，スマートフォンPDRでは端末の持ち方に適したPDRアルゴリズムを選択する必要があり，持ち方の正確な認識が重要となる．本研究では，照度センサを加えたスマートフォンの持ち方認識手法を提案する．従来の研究では，特定の持ち方において認識精度が低下するという課題が存在していた．これに対し，各持ち方における照度の特徴に着目しそれを特徴量として活用することで認識精度の向上が可能であると仮定した．既存のセグメンテーショントランスフォーマーによる持ち方認識手法を実装し，IMUデータのみを学習させた場合と照度を含むIMUデータを学習させた場合の精度を比較し照度が与える影響を調査した結果を報告する},
 title = {照度・IMUデータを用いたセグメンテーショントランスフォーマーによるスマートフォンの持ち方認識手法},
 year = {2025}
}