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行動の時空間的時系列情報を考慮した人間の行動モデル化手法
◎大塚統也・道木加絵(愛知工業大学)・橋本幸二郎・道木慎二(名古屋大学)
本稿では空間的時系列情報だけでなく時間的時系列情報も同時に考慮し、時々刻々と変化する人間の行動をモデル化する手法を提案する。
提案手法では、センサにより獲得した膨大な蓄積データから周囲の状況との因果関係を持つ行動のみをモデル化することを目的とし、この因果関係をIF-THENルールに準じた形式で記述する。
また、蓄積データから一連の人間の行動の基本要素となる行動要素と行動要素に対する状況要素を抽出し、これをHSMM(Hidden Semi-Markov Model)を用いてモデル化することにより、時間的・空間的時系列情報を考慮して人間の行動をモデル化することが可能となる。