1A1-D12 室内センサデータの変化点検出を用いた生活行動ラベリング(人間機械協調)
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概要
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This paper presents a behavior labeling algorithm for time-series data, extracted using home sensors. In the previous work, we proposed a time-series data clustering method based on Hidden Markov Models (HMMs). However, change points of behaviors are not clearly segmented in our former method and short length behaviors tend to be misrecognized. In this paper, we propose a novel behavior labeling algorithm by introducing Singular Spectrum Transformation (SST) to detect change-points robustly. This algorithm enables more precise behavior labeling because of clear change-point detection.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2008-06-06
著者
-
下坂 正倫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
森 武俊
東大
-
野口 博史
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
森 武俊
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
佐藤 知正
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
森 武俊
東京大学
-
下坂 正倫
東京大学
-
佐藤 知正
東京大学
-
野口 博史
東京大学
-
馬場 章
東京大学
-
藤井 昭徳
東京大学
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