RNN予測器を用いた人物行動の自動分節化(一般セッション7)
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概要
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近年,犯罪の多様化により,セキュリティの強化に対する意識が高まっている.そのため,本研究では未知行動を例外行動として自動検出するシステムを開発することを目標としている.このようなシステムでは新規行動を追加学習するときにモデル全体を再学習する必要がある.本研究では,リカレントニューラルネットワークを用い,人物行動を予測可能性に基づいて自動分節化することで,モデル更新すべきサブモデルのみを再学習する手法を構築することを目的としている.本稿では,その予備実験として行った.モデルの予測能力評価について報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-10
著者
-
谷内田 正彦
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
谷内田 正彦
大阪工業大学情報科学科
-
牛 童
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
岩井 儀雄
大阪大学大学院基礎工学研究科
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