時系列パターンの任意部分区間の高速マッチング手法Shift CDP法(パターン認識)
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概要
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音声,動画像などの時系列データに対し,ラベル付与や内容分析,検索等を行うための一方法として,Reference Interval-Free連続DP(RIFCDP)とそれを近似高速化した重み減衰型RIFCDP法が提案されている.これらは二つの時系列データの類似区間を検出するものである.本論文では,従来のRIFCDP法の性能を維持しながら,大幅な計算資源の削減と,データ量に比例・安定した計算時間を実現するShift CDP法を提案する.本方式は,標準パターンである一方の時系列データ上を,先頭から時間をシフトしながら固定長の単位標準パターン群を構成する.各単位標準パターンに対して入力時系列データとの連続DPマッチングを行い,その結果を統合するものである.会話文音声データを用いて,必要計算資源,類似区間の検出性能について,RIFCDP,重み減衰型RIFCDPとの比較実験を行い,本手法の有効性を示す.
- 2003-09-01
著者
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