2004 Fiscal Year Annual Research Report
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16650026
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
渡邉 豊英 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (80093342)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 ジェーン 名古屋大学, 情報科学研究科, 助教授 (70251882)
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| Keywords | 図形解釈 / 図形認識 / データ・マイニング / 時系列データ / 時空間の観測データ / セグメンテーション / ベクトル化 / 平滑化 |
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| Research Abstract |
棒グラフや折れ線グラフのように二つの尺度(一つは時空間上での位置を指定し、一つはその位置に対する特性を表す数値)の関係で表現されたグラフ図形から、その形状を理解し、その意味(時空間軸に沿った特徴)を推定することが研究の目的である。時系列的に生成される観測データ、計測データ、測定データは総てこのような性質を有し、地震波形図、心電図、脈拍測定図など、我々の生活環境でも様々なところで収集されている。
このような時系列データから特性パターンを抽出することを目的とする研究はデータ・マイニングの一つと見なされ、近年少なからず関心がもたれるようになっている。我々は時系列データからどのように同類パターンや特徴点を発見するかという直接的な視点からではなく、観測されるデータ列をどのようなレベルで特徴化させ、どのように解釈して、パターンを抽出するかという視点から、この課題を捉えている。すなわち、時系列データをデジタル特性から処理するのではなく、アナログ性が示す性質に注目し、図形としての形状をどのように理解するかを課題としている。それは必ずしも時間軸上のデータではなく、時空間上に観測される現象を対象として、観測された現象が図形として表現されているという考えで進められる。例えば、監視カメラのビデオ映像なども同一の視点で捉えることができる。
今年度はアナログ波形として観測された時系列データを対象に平滑化、ベクトル化(符号化)、セグメンテーション、マッチングという基本的な処理にどのようなパラメータを設定し、また適用するかという試行錯誤的に実施した。その結果、比較的緩やかな変動を有し、低周波の性質を持った時系列波形に対して、特徴点を明示化させる類似的パターンに基づいた照合法を開発した。実験例は必ずしも多くはないが、有意点を明瞭化させる方式である。今後、多くの実験例を重ねて方法の精度向上に努める。
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