2019 Fiscal Year Annual Research Report
Indoor position estimation using floor fingerprint
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17K00138
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
藤田 悟 法政大学, 情報科学部, 教授 (40513776)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内田 薫 法政大学, 情報科学研究科, 教授 (40735651)
廣津 登志夫 法政大学, 情報科学部, 教授 (10378268)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | スマートフォン / 特徴点抽出 / 歪補正 / トラッキング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までの研究では、スマートフォンで撮影した画像を PC 上に転送し、画像照合の研究を進めてきた。さらに言えば、PC上のGPGPUを活用し、高速化を実現した。しかし、実用化を考えると、スマートフォン内部で全ての機能を実現できるようにすべきである。しかし、スマートフォンでは、GPU を計算に利用することが難しく、また、CPU性能が限定されている。さらに、特徴点抽出のライブラリと、アプリケーション開発の言語が異なっており、プログラミング言語間のインターフェースによる実行速度の低下も課題となる。これらの問題をひとつずつ解決し、パラメータ調整も行った結果、スマートフォン上で床指紋照合を行えるようになった報告を会議にて発表した。プログラミング言語間のインターフェースによる実行時間ロスを少なくするため、極力、言語間呼び出しを行わず、native 実装することや、必要最小限の特徴点数で画像照合すること、さらには、画像の歪補正についても、加速度センサを用いて、軽量な実装を行うなどすることによって、最終的に、1画像の照合時間を 0.28 秒までに短縮することができた。スマートフォンの中に床指紋実装することにより、様々なサービスへの展開が可能になる。例えば、床面に対するリアルタイムなトラッキング機能であり、被験者が端末を持ちながら歩いた軌跡を、そのまま、画面に表示するサービスを実現した。また、床指紋に必要な床画像データベースの構築支援にも利用できることがわかった。すなわち、床画像を撮影しながら、スマートフォン内で画像照合させ、画像を重畳させることで、広域の床画像が撮影可能になることを示した。
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