相同性検索を用いた2つの時系列データからの類似部分抽出手法とDTWによる類似部分の評価
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概要
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本研究では,2 本以上の時系列データに対して類似部分の抽出手法を提案している.提案手法は,時系列データを再量子化し,文字列検索アルゴリズムを用いて類似部分を抽出する方法である.文字列検索アルゴリズムには,相同性検索を利用する.相同性検索を利用することで,将来,既存の並列アルゴリズムを利用することで高速に処理が可能である.数値実験を通じて,再量子化手法の違いによって抽出される類似部分にどのような差異が生まれるか検討した.また,既存の時系列データの距離測定手法である DTW とどの程度一致する類似部分を抽出するのかについて検討した.実データへの適用として,fNIRS を使った脳機能実験を行い,提案手法による時系列データの抽出を試みた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-09-21
著者
-
吉見 真聡
同志社大学理工学部
-
三木 光範
同志社大学理工学部
-
廣安 知之
同志社大学工学部
-
廣安 知之
Graduate School Of Engineering Doshisha University
-
廣安 知之
同志社大学
-
吉見 真聡
Faculty Of Science And Engineering Doshisha University
-
三木 光範
同志社大学
-
三木 光範
金沢工業大学材料システム研究所
-
横内 久猛
同志社大学生命医科学部
-
横内 久猛
Faculty Of Life And Medical Sciences Doshisha University
-
三本 光範
同志社大学工学部
-
西井 琢真
同志社大学大学院工学研究科
-
吉見 真聡
同志社大学工学部
-
吉見 真聡
同志社大学 理工学部
-
横内 久猛
同志社大学 生命医科学部
-
吉見 真聡
同志社大学
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