多重時系列データ解析のための正準多重整列法(パターン認識)
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概要
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本論文では,人のモーションキャプチャデータや顔画像,また脳画像時系列データのように,時空間的に多様性を有する連続多重時系列データに対して,時間軸上での対応付けを与える整列問題について考える.特に,これらの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)への変換と,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,人データにおける試行間のばらつきや個人差など)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,正準多重整列法の定式化及び導出されたアルゴリズム,また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.
- 2013-02-01
著者
-
森本 淳
東芝
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松原 崇充
ATR脳情報研究所ブレインロボットインタフェース研究室
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松原 崇充
Atr脳情報研究所ブレインロボットインタフェース研究室:奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
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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