JP2010231452A - 多次元時系列データ分析装置及び多次元時系列データ分析プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】多次元時系列データ分析装置が、多次元時系列データ記憶部から読み出される多次元時系列データに対して主成分分析を行うことによって主成分行列を生成し主成分記憶部に書き込む主成分分析部と、主成分行列中のある1行に含まれる複数の要素を主成分として選択する主成分選択部と、主成分選択部が選択した主成分を主成分行列記憶部から読み出し、主成分の値の分布の中心と分布幅を決定し、主成分の値と分布の中心とのずれが分布幅よりも大きくなる点に基づいて多次元時系列データのパターン境界を判定して出力する境界判定部とを具備する。
【選択図】図1
Description
多次元時系列データからパターンを抽出するために、各パターンの境界を判定することを、パターン境界判定という。例えば、人の動きを示す多次元時系列データである人体スケルトン(Skeleton、骨格)型動きデータのパターン境界判定においては、歩行や走行など複数の動きのパターンを含む動きデータから各動きのパターンの開始時刻と終了時刻とを判定する。
人間の動作を表現する人体スケルトン型動きデータは、通常、多くの自由度を有するが、各ジョイント間には強い関連性がある。そこで、人体スケルトン型動きデータの次元削減のために主成分分析を行うことが有効である。主成分分析の方法としては、例えば、非特許文献3および非特許文献4に示される方法がある。これらの方法では、人体スケルトン型動きデータ全体を主成分分析し、動きに対する寄与率の高い幾つかの主成分を抽出する。
また、方法3では、予めガウス混合モデルのパラメータ値を決定することは困難である。さらに、事前の訓練が必要なため、オンライン処理には適用できないという問題もある。また、非特許文献2の方法では、ユーザが訓練用データを作成し、サポートベクターマシンが判別を間違えた場合はユーザが正解を示す必要がある。
人体スケルトン型角度情報データは、人の一連の動きを複数の姿勢(ポーズ、Pose)の連続により示すものであり、人の基本ポーズ(Neutral Pose)を示す基本ポーズデータと、実際の人の動きの中の各ポーズを示すポーズ毎のフレームデータとを含む。基本ポーズデータは、基本ポーズにおけるルートの位置及び各ジョイントの位置、並びに各骨の長さなどの情報を含む。基本ポーズデータにより基本ポーズが特定される。フレームデータは、基本ポーズからの移動量をジョイント毎に表す。ここでは、移動量として角度情報を利用する。各フレームデータにより、基本ポーズに対して各移動量が加味された各ポーズが特定される。これにより、各フレームデータによって特定される各ポーズの連続として、人の一連の動きが特定される。なお、人体スケルトン型動きデータは、人の動きをカメラ撮影した映像からモーションキャプチャ(Motion Capture)処理によって生成する、或いは、キーフレームアニメーション(Key Frame Animation)の手法を用いて生成することができる。
人体スケルトン型加速度情報データは、人の各ジョイントの加速度をポーズ毎のフレームデータと複数のポーズの連続により表すものである。なお、人体スケルトン型加速度情報データは、加速度計で記録したり、映像や動きデータから算出したりすることができる。
データメモリ12は、複数時刻のそれぞれにおいて多次元データを時系列に従い配置してなる多次元時系列データを記憶する。以下では、多次元データメモリ12に記憶される多次元時系列データの行列をXで示す。
主成分行列記憶部(図示せず)は、主成分分析部21が生成する主成分行列Yを記憶する。
データ取得部11は一定期間ごとの複数の時刻において動きデータを取得する。以下では、データ取得部11が動きデータを取得する時刻を古い順に、時刻1,時刻2,時刻3,…で示す。データ取得部11は取得した動きデータのうちルートの自由度を除いた他の自由度に対応するデータをデータメモリ12に時系列順に書き込む。すなわち、データ取得部11は、入力される多次元時系列データ(以下では、データ取得部11に入力される多次元時系列データの行列をX’で示す)からルートの自由度を除いた多次元時系列データの行列Xをデータメモリ12に書き込む。以下では、データメモリ12に書き込まれる、時刻ごとの多次元データをフレームという。i番目に古い時刻にフレームに番号iを付して各フレームを区別する。なお、データ取得部11は取得した動きデータからルートの自由度を除かずにそのままのデータをデータメモリ12に保存してもよい。
また、データ取得部11はN個のフレームを主成分分析部21に対してN個のフレームを読み出すよう指示する。ここで、Nは予め定められた定数である。多次元時系列データ分析装置1がパターン境界の判定を開始するときには、データ取得部11は、第1フレームの番号「1」と第Nフレームの番号Nとを主成分分析部21に出力する。ここで、Nは任意の正の整数である。一方、境界判定部41がパターン境界の位置を判定した場合は、データ取得部11はパターン境界の位置と判定された第Qフレーム以降に取得されたフレームの中から古い順にN個のフレームを示す、最初のフレームの番号Qと最後のフレームの番号Q+N−1とを主成分分析部21に出力する。つまり、データ取得部11は、まず古い順にN個の時刻分のデータを多次元時系列データ記憶部(データメモリ)12から読み出すよう主成分分析部21に指示し、境界判定部41がパターン境界の位置を判定し出力した場合に該パターン境界の位置以後の多次元時系列データの行列X中から古い順にN個の時刻分のデータを多次元時系列データ記憶部(データメモリ)12から読み出すよう主成分分析部21に指示する。なお、フレームの個数を示すNの値を変更可能としてもよい。例えば、境界判定部41がパターン境界の位置を判定して処理を終了した時点で変更することができる。
主成分分析部21は、主成分行列Yを主成分行列記憶部(図示せず)に書き込む。また主成分分析部21は、データ取得部11から入力された最初のフレームの番号と最後のフレームの番号とを主成分選択部31に出力する。
主成分選択部31は、以下の3つの場合に応じて主成分を選択する。
ケース1:主成分分析部21から主成分行列Yが入力された後最初に境界判定部41に主成分を出力する場合、主成分選択部31は、主成分行列Yの第1行の各要素を主成分として選択する。以下、行列Yの第1行の各要素を第1主成分という。第1主成分はフレーム毎のデータ値の変化が大きく、境界判定が適切に行われることが期待されるが、フレームによっては他の行のほうがデータ値の変化が大きい場合もある。
ケース2:境界判定部41が第1主成分を用いてパターン境界が無いと判定した場合、つまりパターン境界の位置を判定出来なかった場合は、主成分行列Yの第2行の各要素を主成分として選択する。以下、行列Yの第2行の各要素を第2主成分という。
ケース3:境界判定部41が、第2主成分を用いた判定でパターン境界が無いと判定した場合は、主成分行列Yの第3行の各要素を主成分として選択する。以下、行列Yの第3行の各要素を第3主成分という。なお、主成分選択部が選択する主成分は第1主成分から第3主成分までに限らず、第K主成分(Kは1以上かつ主成分行列の行数以下の任意の整数)までを上記のように順次選択もよい。つまり、主成分選択部21は、境界判定部41がパターン境界の位置情報を判定できない毎に、主成分行列Y中の上からK行列目までの部分行列である判定対象主成分中の上の行から順に1行中の各要素を主成分として選択する。
以下では、主成分選択部31が選択した主成分を、行列Yでの順番、すなわち時系列順に従ってy(1)、y(2)、…、y(N)で示す。
手順1:式(4)を用いて主成分の極点を求める。以下では、主成分が極点をとる時刻(以下、極点の時刻または単に時刻という)を古い順にc(1),c(2),c(3),…で示す。
また、パターン境界の有無を判定するための特徴量として、時刻c(j+1)とc(j+2)における後方平均値bm(j+1)とbm(j+2)とを、式(6)を用いて算出する。
ケース1:式(10)が不成立の場合、すなわちパターン境界が無いと判定した場合は、判定対象の時刻c(j)の極点から時間方向に3個後の時刻c(j+3)の極点が存在するかを判定する。時刻c(j+1)の極点が存在すると判定した場合は、時刻c(j+1)の極点以降について手順3以降を繰り返す。
時刻c(j+3)の極点が存在しないと判定した場合は、用いた主成分が第何主成分かを判断する。第1主成分または第2主成分の場合は、主成分選択部31に、主成分の番号と最初のフレームの番号と最後のフレームの番号とを出力する。第3主成分の場合は、データ追加部51に最初のフレームの番号と最後のフレームの番号とを出力する。
ケース2:式(10)が成立する場合、すなわちパターン境界があると判定した場合は、具体的な境界位置を判定する。判定の対象となっている時刻c(j)の極点から順に、式(9)のdiff1(j)とdiff2(j)とを算出し、式(11)の成否を判定する。式(11)が成立する最初の極点の時刻を先のパターンの終了時刻と判定し、次の極点の時刻を次のパターンの開始時刻と判定し、これらの時刻を境界データとして出力する。つまり、境界判定部41は主成分の極点の各々について、当該極点以前の所定期間における主成分の値の平均値である前方平均値と当該極点以後の所定期間における主成分の値の平均値である後方平均値とを算出し、前方平均値に基づいて、主成分の極点毎に主成分の値の分布の中心と分布幅とを決定し、後方平均値と分布の中心との差を主成分の値と分布の中心とのずれとして、該ずれが分布幅よりも大きくなる点に基づいて多次元時系列データX’のパターン境界を判定して出力する。主成分の値と分布の中心とのずれを算出する際に主成分の値として後方平均値を用いるのは、主成分の値が局所的に大きくまたは小さくなる、いわばノイズによる極点をパターン境界と判定しないためである。式(11)が成立する極点が存在しない場合は、パターン境界が無いとの判定に変更する。
まず、境界判定部41は主成分座標y(t)の自己相関R(τ)を、式(13)を用いて算出する。
ケース1:手順4でパターン境界が存在すると判定した場合、先のパターンの終了時刻と次のパターンの開始時刻とをパターン境界の位置として出力し、データ取得部11に次のパターンの開始時刻を出力する。
ケース2:第3主成分を用いて判定を行い、手順4でパターン境界が無いと判定した場合、主成分選択部31から入力された最初のフレームの番号および最後のフレームの番号をデータ追加部51に出力する。
ケース3:他の場合(第1主成分または第2主成分を用いて判定を行い、手順4でパターン境界が無いと判定した場合)、主成分選択部31から入力された主成分の番号を主成分選択部31に出力する。
なお、上記主成分選択部31の説明において説明したように、境界判定部が用いる主成分は第1主成分から第3主成分までに限らず、第K主成分(Kは1以上かつ主成分行列の行数以下の任意の整数)までを順次用いて判定を行ってもよい。
なお、データ取得部11は、多次元時系列データ分析装置1の処理開始時に全データを取得しておく必要はなく、各部の処理と並行してデータを取得してもよい。この場合、フレーム数の判定は、フレームを取得予定の回数を既に取得しているフレームの個数と足し合わせた数を用いて行う。または、データ取得が終了しているか否かの情報を取得して、データ取得が終了している場合かつ残りデータ数が足りない場合に処理を終了してもよい。
第3主成分についてもパターン境界が無いと判定した場合は、境界判定部41はデータ追加部51に最初のフレームの番号「1」と最後のフレームの番号Nとを出力する(ステップSa4−境界無し)。データ追加部51は、データメモリ12を参照して全フレームの個数を調べ、P個以上残りがあるか判定する(ステップSa31)。P個以上残りが無い場合は、多次元時系列データ分析装置1は処理を終了する(ステップSa31−P個未満)。P個以上残りがある場合は(ステップSa31−P個以上)、データ追加部51はP個のフレームを追加する、すなわち最初のフレームの番号「1」と最後のフレームの番号N+Pとを主成分分析部21へ出力する(ステップSa32)。以降、多次元時系列データ分析装置1はステップSa2以下を繰り返す。
主成分選択部31から主成分の番号と最初のフレームの番号と最後のフレームの番号との入力を受けると、境界判定部41は主成分の極点を求める(ステップSb1)。次に、境界判定部41は、初期化として、最初の2個の極点の時刻c(1)とc(2)とについて前方平均値fm(1)とfm(2)とを算出する(ステップSb2)。次に、境界判定部41は、境界の有無を判定するための特徴量として、3番目の極点の時刻c(3)における前方平均値fm(3)と、4番目および5番目の極点の時刻c(4)およびc(5)における後方平均値bm(4)およびbm(5)とを算出する(ステップSb3)。境界判定部41は、算出した特徴量を用いて時刻c(3)についてパターン境界の有無を判定する(ステップSb4)。パターン境界が無いと判定した場合は(ステップSb4−境界無し)、判定対象の極点から時間方向に3個後の極点が存在するか(ここでは時刻c(6)の極点が存在するか)を判定する(ステップSb21)。該極点が存在すると判定した場合は(ステップSb21−有り)、パターン境界の有無を判定した極点の時刻c(3)の次の極点の時刻c(4)以降について順次ステップSb3以降を繰り返す。ステップSb4において極点が存在しないと判定した場合は(ステップSb21−無し)、用いた主成分が第何主成分かを判断する(Sb22)。第1主成分または第2主成分の場合は(Sb22−第1、2主成分)、主成分の番号と最初のフレームの番号と最後のフレームの番号とを主成分選択部31に出力し(ステップSb31)、処理を終了する。第3主成分の場合は(Sb22−第3主成分)、データ追加部51に最初のフレームの番号と最後のフレームの番号とを出力し(ステップSb41)、処理を終了する。
ステップSb4において境界があると判定した場合は(ステップSb4−境界有り)、具体的な境界位置として、先のパターンの終了時刻と次のパターンの開始時刻とを決定する(ステップSb51)。これらの時刻を決定できた場合は(ステップSb52−境界位置決定)、先のパターンの終了時刻と次のパターンの開始時刻とを境界データとして出力する。また、次のパターンの開始時刻をデータ取得部11に出力し(ステップSb61)、処理を終了する。具体的な境界位置を決定できなかった場合は(ステップSb52−境界位置決定せず)、パターン境界が無いとの判定に変更してステップSb22以下を行う。
データ取得部11は、データ測定時刻tにおけるi−1番目のジョイントから見たi番目のジョイントの相対位置Mi(t)を、式(14)を用いて算出する。
データ取得部11は式(16)を用いて、時刻tにおけるルートに対するk番目のジョイントの相対位置(ジョイント相対位置)p’k(t)を算出する。
次いで、データ取得部11は、式(18)を用いて、時刻tにおけるk番目のジョイントの位置pk(t)を算出する。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
11…データ取得部
12…データメモリ
21…主成分分析部
31…主成分選択部
41…境界判定部
51…データ追加部
Claims (7)
- 複数時刻のそれぞれにおける多次元データを時系列に従い配置してなる多次元時系列データを記憶する多次元時系列データ記憶部と、
主成分行列を記憶する主成分行列記憶部と、
前記多次元時系列データ記憶部から読み出される前記多次元時系列データに対して主成分分析を行うことによって主成分行列を生成し主成分記憶部に書き込む主成分分析部と、
前記主成分行列中のある1行に含まれる複数の要素を主成分として選択する主成分選択部と、
前記主成分選択部が選択した前記主成分を前記主成分行列記憶部から読み出し、当該主成分の値の分布の中心と分布幅とを決定し、前記主成分の値と前記分布の中心とのずれが前記分布幅よりも大きくなる時刻に基づいて前記多次元時系列データのパターン境界を判定して出力する境界判定部と
を具備することを特徴とする多次元時系列データ分析装置。 - 前記境界判定部は、前記主成分の極点の各々について、当該極点以前の所定期間における前記主成分の値の平均値である前方平均値と当該極点以後の前記所定期間における前記主成分の値の平均値である後方平均値とを算出し、該前方平均値に基づいて、前記極点毎に前記分布の中心と前記分布幅とを決定し、前記後方平均値と前記分布の中心との差を前記ずれとすることを特徴とする請求項1に記載の多次元時系列データ分析装置。
- 前記主成分分析部は、前記多次元時系列データの行列から該多次元時系列データの時間方向の平均値の行列を減算して変動データ行列を生成し、該変動データ行列に対して特異値分解を行うことによって主成分行列を生成することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の多次元時系列データ分析装置。
- 前記主成分選択部は、前記主成分行列の第1行の各要素を主成分として選択し、前記境界判定部が該主成分を用いてパターン境界の位置を判定できなかった場合は、前記主成分行列の第2行の各要素を主成分として選択し、以下、前記境界判定部がパターン境界の位置を判定できない毎に、前記主成分行列中の上からK行目(Kは1以上かつ主成分行列の行数以下の任意の整数)までの部分行列である判定対象主成分中の上の行から順に1行中の各要素を主成分として選択することを特徴とする請求項3に記載の多次元時系列データ分析装置。
- 多次元時系列データを多次元時系列データ記憶部に保存し、古い順にN個(Nは任意の正の整数)の時刻分のデータを前記多次元時系列データ記憶部から読み出すよう前記主成分分析部に指示し、前記境界判定部がパターン境界の位置を判定し出力した場合に該パターン境界の位置以後の多次元時系列データ中から古い順にN個の時刻分のデータを前記多次元時系列データ記憶部から読み出すよう前記主成分分析部に指示するデータ取得部と、
判定対象主成分に含まれる全ての主成分について前記境界判定部がパターン境界の位置を判定できなかった場合に、前記主成分分析部が主成分分析を行ったフレームと該フレームよりも新しいフレーム中から古い順にP個(Pは任意の正の整数)のフレームとを前記多次元時系列データ記憶部から読み出すよう前記主成分分析部に指示するデータ追加部と
をさらに具備することを特徴とする請求項4に記載の多次元時系列データ分析装置。 - 複数時刻のそれぞれにおける多次元データを時系列に従い配置してなる多次元時系列データを記憶する多次元時系列データ記憶部と、
主成分行列を記憶する主成分行列記憶部と、
前記多次元時系列データ記憶部から読み出される前記多次元時系列データに対して主成分分析を行うことによって主成分行列を生成し主成分記憶部に書き込む主成分分析部と、
前記主成分行列中のある1行に含まれる複数の要素を主成分として選択する主成分選択部と、
前記主成分選択部が選択した前記主成分を前記主成分行列記憶部から読み出し、当該主成分の値の分布の中心と分布幅を決定し、前記主成分の値と前記分布の中心とのずれが前記分布幅よりも大きくなる点が存在する場合に前記主成分の値の自己相関を算出し、該自己相関の値が極大となる時刻に基づいてパターン境界の位置を判定して出力する境界判定部と
を具備することを特徴とする多次元時系列データ分析装置。 - 複数時刻のそれぞれにおける多次元データを時系列に従い配置してなる多次元時系列データを記憶する多次元時系列データ記憶部から読み出される前記多次元時系列データに対して主成分分析を行うことによって主成分行列を生成し主成分記憶部に書き込む主成分分析ステップと、
前記主成分行列中のある1行に含まれる複数の要素を主成分として選択する主成分選択ステップと、
前記主成分選択ステップが選択した前記主成分を前記主成分行列記憶部から読み出し、当該主成分の値の分布の中心と分布幅を決定し、前記主成分の値と前記分布の中心とのずれが前記分布幅よりも大きくなる点に基づいて前記多次元時系列データのパターン境界を判定して出力する境界判定ステップと
を具備することを特徴とする多次元時系列データ分析プログラム。
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