圧縮センシングに基づくセンサーデータの圧縮

スマートフォンの普及および多様化のセンサーに基づいて、アプリの開発者がよりいいサービスを提供するため、日常にはデータをスマートフォンの中に集めて、サーバーにアップロードしています。長きにわたり、大量のデータが蓄積されて、スマートフォンおよびサーバーの保存に大きな負担をかけています。データ圧縮はそういう問題を解決できるひとつの策です。圧縮センシングはデータ圧縮の一つの方法として、従来の方法より、圧縮の時間を大幅に減らしました。しかし、伝統な圧縮センシング方法はデータを復元する時間が多くて、質量もう制限されています。

もう一方で、深層学習を用いた圧縮センシングは近年、画像の領域で流行しています。本研究は深層学習に基づく圧縮センシングを利用し、センサーデータを圧縮する研究を行っています。本研究はまずデータ収集実験を通し、加速度、位置情報など日常のセンサーデータをもらいました。そして、CNN(Convolutional Neural Network)に基づく圧縮センシングのモデルをデザインし、センサーデータを圧縮しました。これからモデルを改善し、および大規模のデータ収集実験を計画しています。最終的にはスマートフォンがデータを収集するとき、リアルタイムで自動的にセンサーデータを圧縮することを目指しています。

圧縮センシングに基づくセンサーデータの圧縮