抄録
ショッピングモールや駅などの屋内施設の複雑化により，GPS の電波が届かない屋内でも，スマートフ
ォンなどで簡単に現在位置を測定する技術が必要とされている．その解決方法として，画像認識を用いた屋内位置
推定手法が提案されている．屋外における位置推定手法は従来から多く提案されているが，屋内には類似した物体
(壁，机など)が多く，位置推定の手がかりとなる特徴が少ないため，ユーザーが撮影した画像(クエリ画像)一枚のみ
では十分な精度が得られない問題がある．そこで，本研究では，(i) より多くの特徴を捉えるため，撮影方向を前後
左右の 4 方向に増やした多視点画像をクエリ画像とし，(ii) CNN 特徴マップを一般化平均プーリング(GeM Pooling)
により集約した画像特徴を用いたアプローチを提案し，従来手法を上回る精度を実現した．
