HMM間の遷移ネットワークを用いた人間の行動要素抽出手法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-029

グループ名: 【全国大会】平成27年電気学会全国大会論文集

発行日: 2015/03/05

タイトル(英語): Extraction method of human behavior elements using a transition network between HMMs

著者名: 平井 貴大(愛知工業大学),道木 加絵(愛知工業大学),道木 慎二(名古屋大学),舟洞 佑記(名古屋大学),鳥井 昭宏(愛知工業大学)

著者名(英語): Takahiro Hirai(Aichi Institute of Technology),Kae Doki(Aichi Institute of Technology),Sinji Doki(Nagoya University),Yuki Funabora(Nagoya University),Akihiro Torii(Aichi Institute of Technology)

キーワード: 人間の行動モデル化|隠れマルコフモデル|データマイニング

要約(日本語): 筆者らは周囲の状況とその時の人間の行動の観測により得られた膨大なデータから再現性の高い人間の行動をモデル化する手法を提案してきたが、これまでの手法では設計者が経験に基づき行動要素をある意味を持つ部分時系列データになる様に切り出していた。しかし、人間の行動を表す時系列データの次元数が高くなるに従い、設計者が時系列データから行動要素とみなせる時系列データを経験により切り出す事が困難になる。そこで本稿では行動の微小変化をモデル化したHMMを多数生成し、生成されたHMM 間の遷移ネットワークを元に一連の行動を表す時系列データから行動要素とみなせる時系列データを抽出する手法を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 632 Kバイト