情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

近年，時系列データの中から類似パターンを発見する研究が盛んに行われている．発見されたパターンはモチーフと呼ばれ，時系列データの特徴を表す要素として重要な役割を持っている．モチーフ発見には保存した時系列データをまとめて解析するバッチ型とオンラインで解析する方法があるが，オンラインでの解析には使用する時系列の長さと計算時間の制約が存在する．また，人体の動き等を扱う場合得られるデータは多次元となるが，より特徴を持ったモチーフを得るためには多次元データの扱い方を考慮する必要がある．本論文では，人体の動き等の多次元時系列データを対象とし，オンラインでモチーフ発見を行う手法について議論と実験を行う．