局所的相互相関にもとづく時系列データ類似度を用いた動作分類

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC5-2

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): Classification of Actions in terms of Similarity of Time Series Data with Local Cross-correlation Function

著者名: 石田 和成(広島工業大学)

著者名(英語): Ishida Kazunari(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: 相互相関|時系列データ|動作分類|スポーツデータ|Cross-correlation|Time Series Data|Action Classification|Sports Data

要約(日本語): 時系列データについて，相互相関にもとづき類似度を定義し，スポーツデータの動作分類を行った．本研究に先立ち，周期性のあるスポーツデータについて自己相関を用いた動作分類を行った．本研究では，周期性の無いデータを扱うために，相互相関を用いる．しかし，同じ動作をする場合でも，動作の速度が異なるデータの相互相関は低い値となる．そのため，時系列データにおいて局所的に相互相関を求め，その平均にもとづき類似度を定義する．ただし，時系列データ全域で局所的相互相関を計算するため，時系列長の増大にともない計算量が逓増する．この逓増を防ぐため，漸進的な局所的相互相関計算アルゴリズムを開発した．この手法と通常の相互相関によりスポーツデータを分類，比較した結果，動作速度の違いがある場合でも，本手法は適切に動作分類できることを確認した．

PDFファイルサイズ: 1,055 Kバイト