動線解析によるイベント会場での行動パターン分類(パターン認識)
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概要
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本論文では,イベント会場を訪れた人物の動線から,行動パターンを分類し認識する手法を提案する.本手法では,はじめに一次元SOM (Self-Organizing Map)とHMM (Hidden Markov Model)を用いて動線データをベクトル量子化し人物ごとのモデルを構築する.次に,動線間の距離情報を特徴量として,二次元SOMを用いて動線データを教師なし学習により分類する.更に,U-Matrix (Unified distance Matrix)を用いて結合荷重間のユーグリッド距離に基づくカテゴリー境界を形成し,動線間の関係性を可視化することで興味に基づく典型的な行動パターンと特異的な行動パターンを分類する.典型的な行動パターンのみを用いて動線データを再モデル化しCV (Cross Validation)により評価したところ,分類前のモデルと比較して9.6%向上したことから,行動パターンの分類から興味推定に結び付く結果が得られた.
- 2012-10-01
著者
-
間所 洋和
秋田県立大学システム科学技術学部
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佐藤 和人
秋田県工業技術センター
-
佐藤 和人
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
間所 洋和
秋田県立大学 システム科学技術学部
-
佐藤 和人
秋田県立大学大学院システム科学技術研究科
-
本間 謙也
秋田県立大学大学院システム科学技術研究科
-
佐藤 和人
秋田県立大学
-
間所 洋和
秋田県立大学
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