入力データの自己モデル生成を用いた隠れマルコフモデルの絶対評価スコアリング
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概要
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時系列データの統計モデルである隠れマルコフモデル(HMM)によるパターンマッチングについて,単一のモデルの絶対評価により行う手法を提案した.マッチングは,一般的には複数モデル間の相対比較により行うが,本手法では入力データから作成した自身のモデルを用いて評価値を正規化し,閾値処理をすることによりモデルに合致するかどうかの判断を行う.簡単な動作解析の例について検証実験を行い,絶対評価のみを用いても十分にパターンマッチングが行えることを確認した.なお,本手法は計算コストが高くソフトウェアでの実時間処理は困難であるが,専用ハリドウェアの実装によりオンライン学習機能が実現すれば,十分有用となると考えられる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-11-15
著者
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