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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-09 13:00 複数系列における重複状態を表現可能な隠れセミマルコフモデルの提案 ○成松宏美・笠井裕之（電通大）  IBISML2017-49 |
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| 抄録 | （和） | 隠れセミマルコフモデル(HSMM)をベースとして，複数系列の入力をモデル化するための重複状態を表現可能な隠れセミマルコフモデルを提案する．ベースとする隠れセミマルコフモデルは，1系列をモデル化するモデリング手法である．一方で，近年センサやデバイスの発展により，複数のセンサ等からのデータをグループとして同時に収集することが可能になり，グループ化された系列データを扱えるモデルに対する期待が高まっている．本稿では，グループ化される際に必要となるデータは，抽象化されたイベントデータであるという点に着目し，複数のイベント系列を同時にモデル化するためのモデリング手法を提案する． |
| （英） | This paper proposes an extended hidden semi-Markov model (HSMM) to handle multiple sequence inputs. The significant limitation of conventional methods for sequential data modeling is to handle only single sequential data. However, recent developments of sensors that collect sensing data simultaneously as a "grouped sequence" of observations or events have urged us to accommodate them efficiently. Because grouping of multiple sequences causes multiple overlapping observations in the same time period, it is necessary to model such grouped sequences considering such overlaps. To this end, we propose an extended hidden semi-Markov models for multiple sequential data input. This present paper describes the proposed model as well as practical methods to learn and recognize multiple sequences using the proposed model. Exhaustive evaluations are finally provided to show the effectiveness of the proposed model. | |
| キーワード | （和） | 系列データ分析 / 重複状態 / 隠れマルコフモデル / 系列長 / 系列間隔 / / / |
| （英） | Sequential data analysis / State overlap / HSMM / Duration / Interval / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-49, pp. 109-114, 2017年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2017-49 | |
| 発行日 | 2017-11-02 (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 | IBISML2017-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2017-11-08 - 2017-11-10 |
| 開催地（和） | 東京大学 |
| 開催地（英） | Univ. of Tokyo |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2017-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数系列における重複状態を表現可能な隠れセミマルコフモデルの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hidden Semi-Markov Model Representing State Overlap for Multiple Sequential Data Input |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 系列データ分析 / Sequential data analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 重複状態 / State overlap |
| キーワード(3)（和/英） | 隠れマルコフモデル / HSMM |
| キーワード(4)（和/英） | 系列長 / Duration |
| キーワード(5)（和/英） | 系列間隔 / Interval |
| 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 / |
| 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 | 2017-11-09 13:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2017-49 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.293 |
| ページ範囲 | pp.109-114 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-11-02 (IBISML) |
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