JP2007072592A - 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 非可観測変数推定部23は、可観測変数取得部21が収集したセンサ情報や予定、時間帯、および過去に導出したプレゼンス情報といった可観測変数を用い、各時刻における利用者のプレゼンス情報を有限状態機械に類似した構造を持つ確率モデルである隠れマルコフモデルの内部状態として定式化することによって、より正確なプレゼンス情報を導出する。更に、確率モデルとして定式化する際に、各可観測変数における状態遷移確率を統合して定量的にプレゼンス情報の信頼度を導出する。非可観測変数推定部23は、サービス提供サーバ3においてサービス提供可否の判断指標に利用可能なようプレゼンス情報に信頼度を付加して提供する。
【選択図】 図5
Description
非可観測推定手段は、マクロ状態の形態として、同じ自己ループ状態pを持つミクロ状態を左から右に一列に並べ、他のマクロ状態から遷移できる入り口のミクロ状態と、他のマクロ状態へ遷移できる出口のマクロ状態がそれぞれ1つに決まっている形態を採り、ミクロ状態の数をrとする場合に、1つのマクロ状態に留まる持続長の分布は、自己ループがk回起きるまでに何回ミクロ状態を遷移したかを示す負の二項分布に従うとして、各内部状態siの自己ループ確率piを、推定パラメータ記憶手段に記憶される平均μiと標準偏差σiを用いて以下の式によって求め、
分散V[d]=rp/(1−p)2
ミクロ状態の個数r=(1−pi)μi を超えない最大の自然数
11 利用者端末
2 プレゼンス情報推論サーバ
21 可観測変数取得部
22 推定パラメータ記憶部
23 非可観測変数推定部
24 出力記号記憶部
211 センサシステム
212 時刻サーバ
213 予定表システム
3 サービス提供サーバ
31 サービス提供判定部
Claims (26)
- 人の位置又は動作状態を示すプレゼンスを所定の確率モデルとして定式化し、前記所定の確率モデルに基づいて人のプレゼンスを推定するプレゼンス推定手段を備えた
ことを特徴とする情報処理システム。 - プレゼンス推定手段は、所定の確率モデルに基づいて、人の位置又は動作状態を示す情報であるプレゼンス情報を確率変数として導出することによって、人のプレゼンスを推定する請求項1記載の情報処理システム。
- プレゼンス推定手段は、
プレゼンスと相関を持つ情報である可観測変数を取得する可観測変数取得手段と、
前記可観測変数とプレゼンスとの相関関係を示す情報である推定パラメータを記憶する推定パラメータ記憶手段と、
利用者のプレゼンス情報を、プレゼンス情報がとりうる内容の集合上の確率変数として、外部からは観測できない情報である非可観測変数として、前記可観測変数取得手段が取得した可観測変数と前記推定パラメータ記憶手段に記憶される推定パラメータとに基づいて導出する非可観測変数導出手段とを有する
請求項2記載の情報処理システム。 - 非可観測変数導出手段は、可観測変数とともに、過去に導出したプレゼンス情報に基づいて、現在のプレゼンス情報を導出する
請求項3記載の情報処理システム。 - 可観測変数収集手段は、利用者のプレゼンスを検知するセンサシステムに要求し、定期的に前記センサシステムが検知した利用者のプレゼンスを示す情報であるセンサ情報を取得する
請求項4記載の情報処理システム。 - 可観測変数収集手段は、利用者の所定の時刻におけるプレゼンス情報のとりうる内容を予定として管理する予定管理手段に要求し、現時刻におけるプレゼンス情報の予定を取得する
請求項4または請求項5に記載の情報処理システム。 - 可観測変数収集手段は、所定の時刻が属する時間帯を管理する時間帯管理手段に要求し、現時刻が含まれる時間帯を取得する
請求項4から請求項6のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 可観測変数収集手段が取得したセンサ情報を、時系列に従って記憶するセンサ情報記憶手段を備えた
請求項5記載の情報処理システム。 - 非可観測導出手段は、時間とともに変化する非可観測変数を可観測変数に基づいて推定する確率モデルとして隠れマルコフモデルを用い、各時間におけるプレゼンス情報を隠れマルコフモデルの内部状態として定式化し、少なくとも可観測変数取得手段が取得した可観測変数のうち少なくともいずれか1つ以上、又は過去に導出したプレゼンス情報に基づいて、現在のプレゼンス情報を導出する
請求項4から請求項8のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 推定パラメータ記憶手段は、推定パラメータとして、少なくとも最初に内部状態siにいる確率(iは内部状態数をjとする場合の内部状態に対応する自然数,0<i≦j)を示す初期存在確率と、状態遷移確率として、内部状態st−1から内部状態stに遷移する確率(tは観測した時刻に対応する自然数、0<t)および時刻tの各可観測変数の内容において内部状態stにいる確率と、内部状態stに遷移する際にセンサ情報xtが出力される確率を示す出力確率とを記憶し、
非可観測推定手段は、前記推定パラメータ記憶手段に記憶される初期存在確率、状態遷移確率、および出力確率に基づいて、現時刻において各内部状態にいる確率を求めることによって、現在のプレゼンス情報を導出する
請求項9記載の情報処理システム。 - 非可観測推定手段は、状態遷移確率として、前時刻における内部状態st−1、現時刻における時間帯zt、及び現時刻における予定ytに対する条件付き確率P(st|st−1,yt,zt)を用いる
請求項10記載の情報処理システム。 - 推定パラメータ記憶手段は、状態遷移確率として、内部状態st−1から内部状態stに移動する確率を示す状態間移動確率P(st|st−1)と、予定ytにおいて内部状態stにいる確率を示す予定別存在確率P(st|yt)と、時間帯ztにおいて内部状態stにいる確率を示す時間帯別存在確率P(st|zt)と、少なくとも前記状態間移動確率と前記予定別存在確率と前記時間帯別存在確率のうちのいずれか2つの重みα,βとを記憶し、
非可観測推定手段は、前記推定パラメータ記憶手段に記憶されていない1つの重みを1−α−βとして算出し、前時刻の内部状態st−1と現時刻の予定ytと現時刻の時間帯ztの3つの要因による現時刻の状態stへの影響をそれぞれ独立に与える重み付き線形和を計算することによって状態遷移確率である条件付き確率P(st|st−1,yt,zt)を求める
請求項11記載の情報処理システム。 - 推定パラメータ記憶手段は、少なくとも前記状態間移動確率と前記予定別存在確率と前記時間帯別存在確率のうちのいずれか2つの重みα,βとして、少なくともセンサ情報の受信有無、時間帯、予定の登録有無のうちのいずれかの状態に応じて2種類以上の値を記憶し、
非可観測推定手段は、少なくともセンサ情報の受信有無、時間帯、予定の登録有無のうちのいずれかの状態に応じて前記推定パラメータ記憶手段に記憶される重みα,βを使い分ける
請求項12記載の情報処理システム。 - 非可観測推定手段は、各内部状態に留まる時間を示す持続長の分布を、自己ループを持つ状態の列からなるマクロ状態を用いて隠れマルコフモデルの内部状態を定式化する
請求項9から請求項13のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 推定パラメータ記憶手段は、各内部状態における持続長の平均μiと標準偏差σi(iは内部状態数をjとする場合の内部状態に対応する自然数,0<i≦j)を記憶し、
非可観測推定手段は、マクロ状態の形態として、同じ自己ループ状態pを持つミクロ状態を左から右に一列に並べ、他のマクロ状態から遷移できる入り口のミクロ状態と、他のマクロ状態へ遷移できる出口のマクロ状態がそれぞれ1つに決まっている形態を採り、ミクロ状態の数をrとする場合に−1つのマクロ状態に留まる持続長の分布は、自己ループがk回起きるまでに何回ミクロ状態を遷移したかを示す負の二項分布に従うとして、各内部状態siの自己ループ確率piを、推定パラメータ記憶手段に記憶される平均μiと標準偏差σiを用いて以下の式によって求め、
pi=(σi)2/((μi)2+σi)
ミクロ状態の数rをr=(1−pi)μiを超えない最大の自然数とし、現時刻のミクロ状態をρtとする場合、状態間遷移確率P(st|st−1)を、前時刻の内部状態st−1がマクロ状態における出口のミクロ状態にあって、現時刻の内部状態stが別のマクロ状態における入り口のミクロ状態にある場合はそのままとし、前時刻の内部状態st−1と現時刻の内部状態stが同じマクロ状態に属するミクロ状態にある場合には1−piとし、それ以外の場合は、0とするミクロ状態間遷移確率P(ρt|ρt−1)に拡張する
請求項14記載の情報処理システム。 - 非可観測推定手段は、予定別存在確率P(st|yt)と、時間帯別存在確率P(st|zt)とを、マクロ状態において定義される条件付き確率として捉え、予定および時間帯は、出口でないミクロ状態からも異なるマクロ状態の入り口へ遷移させる要因、または同じマクロ状態に留まる要因としてミクロ状態間遷移確率に用いる
請求項16記載の情報処理システム。 - 非可観測推定手段は、センサ情報を出力記号とし、現時刻tにおいて、センサ情報xtの列{x1,x2,...,xt}が観測された時に各内部状態siにいる確率を示す事後確率を、条件付き確率P(si|x1,x2,...,xt)として、HMMに対する前向きアルゴリズムを用いて求める
請求項9から請求項17のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - プレゼンス推定手段は、第1のプレゼンス情報として、利用者端末を用いて検出可能な利用者の位置を示す位置情報を導出し、
非可観測推定手段は、現時刻における利用者端末の置き忘れ有無を示す真偽値変数utを第2のプレゼンス情報として導出し、導出した第2のプレゼンス情報に基づいて、前記第1のプレゼンス情報を導出する
請求項9から請求項18のうちのいずれか1項に記載の情報処理システム。 - 推定パラメータ記憶手段は、所持確率として、前時刻の位置πt−1から現時刻の位置πtに移動する際に置き忘れが発生または解除する確率を示す位置間所持確率P(ut|ut,πt−1,πt−1)と、現時刻の予定ytにおいて置き忘れが発生または解除する確率を示す予定別所持確率P(ut|ut−1,yt)と、現時刻の時間帯ztにおいて置き忘れが発生または解除する確率を示す時間帯別所持確率P(ut|ut−1,zt)と、少なくとも前記位置間所持確率と前記予定別所持確率と前記時間帯別所持確率のうちのいずれか2つの重みα,βとを記憶し、
非可観測推定手段は、所持ut=0、非所持ut=1とする場合、前記推定パラメータ記憶手段に記憶されていない1つの重みを1−α−βとして算出し、位置の移動と現時刻の予定と現時刻の時間帯の3つの要因による置き忘れ有無utへの影響をそれぞれ独立に与える重み付き線形和を以下の式を用いて計算することによって所持確率である条件付き確率P(ut|ut−1,πt−1,πt,yt,zt)を求める
- 非可観測推定手段は、所持確率P(ut|ut−1,πt−1,πt,yt,zt)は、置き忘れが発生する確率(ut=1,ut−1=0の場合における所持確率)は移動元の位置πt−1に依存し、置き忘れが解消する確率(ut=0,ut−1=1の場合における所持確率)は移動先の位置πtに依存するとして、所持確率を求める
請求項20記載の情報処理システム。 - 推定パラメータ記憶手段は、出力確率として、利用者端末を置き忘れていない場合の出力確率を示す条件付き確率P(xt|πt,ut=0)と、利用者端末を置き忘れていない場合の出力確率を示す条件付き確率P(xt|πt,ut=1)とを記憶し、
非可観測推定手段は、時刻0においては、置き忘れ無し、かつ推定パラメータ記憶手段に記憶される初期存在確率で与えられた確率で各マクロ状態の入り口のミクロ状態にあると導出し、時刻tにおいては、状態遷移確率と出力確率、現時刻のセンサ情報と時間帯と予定、および前時刻における前向き確率の計算結果とから、時刻tにおいて内部状態iにいて置き忘れがvである前向き確率fiv(t)を以下の式によって求め、
- 非可観測推定手段により導出されたプレゼンス情報の信頼度の大小を信用の大小として、信用に基づく強制アクセス制御によるサービス利用制御を実施するサービス提供判定部を備える
請求項18記載の情報処理システム。 - 人の位置又は動作状態を示すプレゼンスを所定の確率モデルとして定式化し、前記所定の確率モデルに基づいて人のプレゼンスを推定するプレゼンス推定手段を備えた
ことを特徴とする情報処理装置。 - 情報処理装置が、人の位置又は動作状態を示すプレゼンスを所定の確率モデルとして定式化し、前記所定の確率モデルに基づいて人のプレゼンスを推定する
ことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、
人の位置又は動作状態を示すプレゼンスを所定の確率モデルとして定式化し、前記所定の確率モデルに基づいて人のプレゼンスを推定する処理
を実行させるための情報処理プログラム。
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