身体動作の解析において,対象となる計測データの多くは時系列データの形をしている.これらの時系列データに対して,クラスタリング手法や分類手法など,離散のシンボル系列を対象にした既存のデータ解析アルゴリズムをそのまま適用することは難しい.そこで本研究では,モーションキャプチャデータなどの運動時系列を対象とした記号化手法として,軌道アトラクタを用いた手法を検討するともとに,歩行動作を例に実際の身体動作データへの適用について検証した.その結果,軌道アトラクタを用いた時系列データ解析法が,身体動作の特徴抽出に有効であることを示唆し,その研究基盤を構築するとともに,さらなる研究継続の必要性を示した.
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