HMM遷移ネットワークを用いた人間の行動要素抽出－時系列分割タイミングの影響を考慮した行動要素抽出の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-096

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): Extraction of human action elements using HMM transition network- Study on extraction method considering division timing of time series 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（諏訪東京理科大学）,舟洞佑記（名古屋大学）,道木慎二（名古屋大学）,鳥井昭宏（愛知工業大学）

著者名(英語): Inoue Kei (Aichi Institute of Technology),Doki Kae (Aichi Institute of Technology),Hashimoto Kohjiro (Suwa Tokyo University of Science),Funabora Yuki (Nagoya University),Doki Shinji (Nagoya University),Torii Akihiro (Aichi Institute of Technology)

キーワード: 人間の行動モデル|隠れマルコフモデル|ニンゲンノコウドウモデル|カクレマルコフモデル

要約(日本語): 筆者らは膨大な人間の行動データから再現性の高い人間の行動モデルの生成手法の実現を目指している。従来手法では人間の行動要素を設計者が手動抽出していたが、設計者の負担増や設計者依存になる等の問題があった。そこで本研究では時系列データ中に頻出する行動要素の抽出法に取り組んでいる。提案手法で一番最初に行う時系列データの分割タイミングが行動要素抽出に影響を与えるため、本稿ではこの低減を目指した行動要素抽出手法を検討する。

本誌掲載ページ: 137-138 p

原稿種別: 日本語