TC5-2　局所的相互相関にもとづく時系列データ類似度を用いた動作分類

○石田和成（広島工業大学）

時系列データについて，相互相関にもとづき類似度を定義し，スポーツデータの動作分類を行った．本研究に先立ち，周期性のあるスポーツデータについて自己相関を用いた動作分類を行った．本研究では，周期性の無いデータを扱うために，相互相関を用いる．しかし，同じ動作をする場合でも，動作の速度が異なるデータの相互相関は低い値となる．そのため，時系列データにおいて局所的に相互相関を求め，その平均にもとづき類似度を定義する．ただし，時系列データ全域で局所的相互相関を計算するため，時系列長の増大にともない計算量が逓増する．この逓増を防ぐため，漸進的な局所的相互相関計算アルゴリズムを開発した．この手法と通常の相互相関によりスポーツデータを分類，比較した結果，動作速度の違いがある場合でも，本手法は適切に動作分類できることを確認した．