HMM遷移ネットワークを用いた人間の行動要素抽出手法-人間の行動データを用いた場合の行動要素抽出の検証-

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-113

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Extraction of human behavior elements using a transition network of HMMs-Validation on behavioral element extraction using real human behavior data-

著者名: 井上 佳(愛知工業大学),道木 加絵(愛知工業大学),橋本 幸二郎(公立諏訪東京理科大学),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): Kei Inoue(Aichi Institute of Technology),Kae Doki(Aichi Institute of Technology),Kohjiro Hashimoto(Suwa Tokyo University of Science),Shinji Doki(Nagoya University),Yuki Funabora(Nagoya University),Akihiro Torii(Aichi Institute of Technology)

キーワード: HMM,HMM遷移ネットワーク,行動要素抽出

要約(日本語): 筆者らは膨大な人間の行動データから統計的処理に基づき再現性の高い人間の行動モデルを生成する手法を提案してきた。従来手法では設計者の知識に基づき観測データから行動の最小単位となる行動要素を抽出してきたがこの手法では抽出される要素は人依存になる等の問題点があった。そこで観測データから再現性の高い行動要素の自動抽出を目的としHMM遷移ネットワークを用いた行動要素の自動抽出手法を提案している。本発表では、シミュレーションソフトを用いて実際に人間の運転動作時のハンドル操作を計測し、観測時系列データから再現性の高い行動要素をHMM遷移ネットワークを用いて抽出する実験を行い提案手法の有用性について検証した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 290 Kバイト