| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-11-27 14:00 ［ポスター講演］系列間隔状態ノードを有する隠れセミマルコフモデルの評価 ○成松宏美・笠井裕之（電通大）  IBISML2015-84 |
|
| 抄録 | （和） | 時系列データの構造に合わせた解析モデルの実現を目的として，系列長と系列間隔を同時に扱えるHMM拡張手法を提案する．時系列データの構造は，系列順，系列長，系列間隔及びその重なり時間の４つで表現することができる．我々は，この４つの構成要素のうち系列順及び系列長を扱えるHMMの拡張手法である，隠れセミマルコフモデル(HSMM)に着目し，HSMMを更に拡張することで系列間隔も同時に考慮可能なモデリング手法を提案する．系列長を扱うことを特徴とするHSMMに対して，系列間隔を一つの状態として表現することで系列間隔を考慮する．しかしながら，系列間隔が多く発生する系列では，系列間隔状態への遷移が増加する影響で，モデリング性能が低下する．本稿では系列間隔状態からの遷移先状態決定時に，一つ前の状態からの遷移を考慮することにより，本来考慮すべき状態遷移をモデル化する手法を提案し，その有効性を評価する． |
| （英） | This paper presents an extended HMM that models both sequence length and sequence interval of sequential data. The structure of sequential data is represented by sequence order, sequence length, sequence interval, and sequences duplicated in a period. Focusing on Hidden Semi-Markov Model (HSMM) that is an extended model of HMM and can handle sequence order and sequence length, we propose two extended models of HSMM. The fist approach introduces Interval State into HSMM called IS-HSMM. The second approach is a further extended method of IS-HSMM, called eIS-HSMM, to handle the True Transition probability to avoid modeling performance degradation when many intervals are included in a sequence. The True Transition probability indicates the state transition probability without any interval symbol in a sequences. At the end of paper, we evaluate these proposed models comparing with the original HSMM in terms of recognition performances and modeling performances. | |
| キーワード | （和） | 隠れマルコフモデル / 時系列 / 系列間隔 / 隠れセミマルコフモデル / / / / |
| （英） | Hidden Markov Model / Sequential Data / Sequential Interval / Hidden Semi-Markov Model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 323, IBISML2015-84, pp. 233-240, 2015年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2015-84 | |
| 発行日 | 2015-11-19 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2015-84 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2015-11-25 - 2015-11-27 |
| 開催地（和） | つくば国際会議場 |
| 開催地（英） | Epochal Tsukuba |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2015) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2015-11-IBISML |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 系列間隔状態ノードを有する隠れセミマルコフモデルの評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Hidden Semi-Markov Models with Interval State Node |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov Model |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列 / Sequential Data |
| キーワード(3)（和/英） | 系列間隔 / Sequential Interval |
| キーワード(4)（和/英） | 隠れセミマルコフモデル / Hidden Semi-Markov Model |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 成松 宏美 / Hiromi Narimatsu / ナリマツ ヒロミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笠井 裕之 / Hiroyuki Kasai / カサイ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-11-27 14:00:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2015-84 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.323 |
| ページ範囲 | pp.233-240 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2015-11-19 (IBISML) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]