高次元多重時系列データ解析のための正準多重整列法(時系列解析,統計推理,データベース,一般)
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概要
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本論文では,多人数のモーションキャプチャデータや顔画像,また脳活動画像時系列データのように,時空間的に多様性を有する高次元多重時系列データを時間軸上に整列する問題を考える.本論文では,多重時系列全体に潜む統計的な性質を考慮して,"多重時系列に隠れた共通パターン"を探索することにより多重時系列の整列を行う正準多重整列法(Canonical Multiple Sequence Alignment:CMSA)を提案する.具体的には,多重集合正準相関分析(Multi-set Canonical Correlation Analysis:MCCA)と多重整列法(Multiple Sequence Alignment:MSA)を拡張し,多重時系列データの共通低次元空間(正準空間)への射影と,正準空間上での多重時間整列を交互に行うことで,多重時系列データの時空間的な整列を達成する.提案法により,空間的な多様性(例えば,人データにおける個人差)の影響に対して頑健な多重時間整列を実行することが可能となる.本論文では,正準多重整列法の着想,定式化および導出されたアルゴリズムを示す.人工データへの適用結果を示し,提案法の有効性を実証する.
- 2012-03-05
著者
-
松原 崇充
奈良先端科学技術大学院大学
-
森本 淳
ATR脳情報研究所
-
森本 淳
東芝
-
森本 淳
(株)東芝
-
松原 崇充
Atr脳情報研究所プレインロボットインタフェース研究室
-
森本 淳
Atr脳情報研究所プレインロボットインタフェース研究室
-
森本 淳
Atr脳情報研
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