多変量単位四元数のための因子分析モデル
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概要
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ヒトの運動は各関節角の3次元の回転によって表現することができる.3次元の回転は単位四元数を用いることで,少ない変数で過不足なく表現することができる.一方,ヒトの運動を各身体パーツの協調運動で構成されていると見なし,各パーツの運動をより本質的な成分に次元縮約して理解しようというシナジー解析の研究が行われてきた.しかし,これまでのシナジー解析では二次元平面上の関節角の回転のみを対象としており,三次元回転データを用いた研究は行われていない.本研究では複数の関節角の三次元回転データが多変量単位四元数として与えられたときに,次元縮約してシナジー解析を行う統計的方法を提案する.各関節角の回転を表す四元数をvon Mises-Fisher分布でモデル化し,それらの回転データが共通の隠れ変数の重み付け和で生成されているという因子分析モデルを立てる.隠れ変数および重みパラメータはEMアルゴリズムを用いて推定する.最後に提案手法の有効性を簡単なシミュレーション実験と計測データ解析により示す.
- 2011-02-28
著者
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藤原 祐介
ATR脳情報研究所
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藤原 祐介
奈良先端科学技術大学院大学
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阪口 豊
電気通信大学大学院情報システム学研究科
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阪口 豊
電気通信大学大学院
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藤原 祐介
Atr脳情報研究所:奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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藤原 祐介
電気通信大学大学院情報システム学研究科
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阪口 豊
電気通信大学
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