2016 Fiscal Year Annual Research Report
A study on pattern recognition of infrasonic multivariate time-series data
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26730021
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
大草 孝介 九州大学, 芸術工学研究院, 助教 (30636907)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 多次元時系列データ / 低周波信号 / ストリームデータ / パターン認識 / センシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，多次元低周波ストリームデータの統計解析，特にそのパターン認識法の構築に着目し，計3年間の研究を行った．
本研究では，多次元で観測されるデータの最たる例として，センシングデータに着目したモデリングを行い，提案するアプローチの有効性についての確認を行ってきた．具体的な研究成果として，映像データからの個人認証技術や，マイクロ波ドップラーセンサを用いた生体・転倒検知とその見守りシステムへの応用，RSS/ToA方式に基づく室内位置推定技術の構築に提案手法の適用を行い，認識率や測定精度の向上を確認することができた．また，ストリームデータの解析例として，ECサイトなどのログデータといったビジネスデータに対しても，応用可能であることを確認することができ，本研究課題の重要性を示すことが出来たものと考えられる．これらの成果は研究成果として，査読付き論文8報，査読付き国際学会5報に掲載された．
一方で当初予定していた理論的な背景については，不十分な点が多くこれらは今後の課題と言える．例えば，当初の目的としていた提案する超低周波の時間周波数分解法である短時間ウェーブレット変換については，その有効性を上記の解析例で確認できたものの，理論的な追求については不十分であった点が存在する．また，観測されたデータのデータベースとしての公開についても当初の計画書では実施する旨記述していたが，個人情報を含むデータが多く，また公開の同意を得られた被験者が少なかったことから，残念ながら公開には至らなかった．
今後はこれらの研究成果を元に，上記不十分な結果となった理論面での追求を行っていく予定である．また，提案手法のセンシングデータへの適用についても，より対象を広げて検証を行っていきたい．
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Research Products
(11 results)
