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CaPSuLe: A camera-based positioning system using learning

机译：胶囊：使用学习的基于相机的定位系统

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We show the first camera based (privacy-preserving) indoor mobile positioning system, CaPSuLe, which does not involve any communication (or data transfer) with any other device or the cloud. The algorithm only needs 78.9MB of memory and can localize a mobile device with 92.11% accuracy. Furthermore this is done in 1.92 seconds of on-device computation consuming 3.77 Joules of energy, as evaluated on Samsung Galaxy S4 platform. At the core, our solutions uses a hashing-based image matching algorithm which is more than 500× cheaper, both in energy and computation cost, over existing state-of-the-art matching techniques. This significant reduction allows us to perform end-to-end computation locally on the mobile device. In contrast traditional approaches would consume 2100 Joules and takes more than 1000 seconds with a small accuracy increase of 0.89%. The ability to run the complete algorithm on the mobile device eliminates the need for the cloud, making CaPSuLe a privacy-preserving localization algorithm by design as it does not require any communication.
机译：我们展示了基于型（隐私保留）室内移动定位系统，胶囊的第一种相机，不涉及任何其他设备或云的任何通信（或数据传输）。该算法仅需要78.9MB的内存，并且可以通过精度为92.11％的移动设备本地化。此外，这是在1.92秒的设备上计算的，消耗了3.77焦耳的能量，如三星Galaxy S4平台所评估的。在核心，我们的解决方案采用基于散列的图像匹配算法，其在现有最先进的匹配技术中的能量和计算成本中大于500×更便宜。这种显着的减少允许我们在移动设备上本地执行本地的端到端计算。相比之下的传统方法将消耗2100焦耳，需要超过1000秒，精度增加0.89％。在移动设备上运行完整算法的能力消除了对云的需求，使胶囊通过设计进行隐私保护的本地化算法，因为它不需要任何通信。

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