【手続補正書】
【提出日】平成20年11月21日(2008.11.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複軸センサから得られる時系列の複軸センサデータにおいて検出したい複数の特定信号パターンを辞書データとして予め獲得するとともに、それらの特定信号パターンに識別ラベルを付与する識別ラベル付与手段と、
前記識別ラベル付与手段によって獲得された特定信号パターンを予め用意された時間窓に基づいて時間分割センサデータとして分割するデータ分割手段と、
前記データ分割手段によって得られた時間分割センサデータのノイズ除去ならびにデータの正規化することで正規化センサデータを生成する正規化センサデータ生成手段と、
前記正規化センサデータ生成手段によって得られた正規化センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成する時空間分解センサデータ生成手段と、
前記時空間分解センサデータ生成手段によって得られた時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するエントロピー算出手段と、
前記エントロピー算出手段によって時空間解像度レベルごとに算出された時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択するデータ選択手段と、
前記データ選択手段によって選択された基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するセンサデータ特徴ベクトル生成手段と、
前記センサデータ特徴ベクトル生成手段によって生成された複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成する複軸センサデータ特徴ベクトル生成手段と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトル生成手段によって生成された複軸センサデータ特徴ベクトルを自己組織化アルゴリズムにより学習させることで自己組織化された特定信号パターン特徴マップを生成する特定信号パターン特徴マップ生成手段と、
前記特定信号パターン特徴マップ生成手段によって得られた特定信号パターン特徴マップに複軸センサデータ特徴ベクトルを入力した時に発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段によって得られた複軸センサデータ特徴ベクトルの分布統計量を算出する分布統計量算出手段と、
前記類似度算出手段及び前記分布統計量算出手段によって得られた複軸センサデータ特徴ベクトルの分布統計量ならびに発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルの類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段によって得られた特定信号パターン特徴マップの各ノードごとに特定信号パターンが発火する確率を算出し特定信号パターン発火確率マップを生成する特定信号パターン発火確率マップ生成手段と、
前記特定信号パターン発火確率マップ生成手段によって得られた特定信号パターン発火確率マップのうち予め設定された閾値以上の確率を有するノードを基底特徴ノードベクトルとして抽出する基底特徴ノードベクトル抽出手段と、
前記基底特徴ノードベクトル抽出手段によって抽出された基底特徴ノードベクトルを発火させる基となった複軸センサデータ特徴ベクトルのうち、基底特徴ノードベクトルとの類似度が予め設定された閾値以上のものを基底複軸センサ特徴ベクトルとして抽出する基底複軸センサ特徴ベクトル抽出手段と、
前記基底複軸センサ特徴ベクトル抽出手段によって抽出された基底複軸センサ特徴ベクトルの基となった複軸の基底センサデータを抽出する基底センサデータ抽出手段と、
を含むことを特徴とする特定信号パターン検出システム。
【請求項２】
前記基底センサデータ抽出手段によって抽出された複軸の基底センサデータを予め設定された刻み幅の角度で各軸回りに回転させることで擬似複軸センサデータを生成する擬似複軸センサデータ生成手段と、
前記擬似複軸センサデータ生成手段によって得られた複軸の基底センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成する時空間分解センサデータ生成手段と、
前記時空間分解センサデータ生成手段によって得られた時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するエントロピー算出手段と、
前記エントロピー算出手段によって時空間解像度レベルごとに算出された時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択する基底時空間分解センサデータ選択手段と、
前記基底時空間分解センサデータ選択手段によって選択された基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するセンサデータ特徴ベクトル生成手段と、
前記センサデータ特徴ベクトル生成手段によって生成された複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成する複軸センサデータ特徴ベクトル手段と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトル手段によって生成された複軸センサデータ特徴ベクトルを自己組織化アルゴリズムにより学習させることで自己組織化された特定信号パターン特徴マップを生成する特定信号パターン特徴マップ生成手段と、
前記特定信号パターン特徴マップ生成手段によって得られた特定信号パターン特徴マップに複軸センサデータ特徴ベクトルを入力した時に発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段と、
を含むことを特徴とする請求項１記載の特定信号パターン検出システム。
【請求項３】
複軸センサから得られる時系列の複軸センサデータを予め用意された時間窓に基づいて時間分割複軸センサデータとして分割するデータ分割手段と、
前記データ分割手段によって得られた時間分割センサデータのノイズ除去ならびにデータの正規化することで正規化センサデータを生成する正規化センサデータ生成手段と、
前記正規化センサデータ生成手段によって得られた正規化センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成する時空間分解センサデータ生成手段と、
前記時空間分解センサデータ生成手段によって得られた時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するエントロピー算出手段と、
前記エントロピー算出手段によって時空間解像度レベルごとに算出された時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択する基底時空間分解センサデータ選択手段と、
前記基底時空間分解センサデータ選択手段によって選択された基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するセンサデータ特徴ベクトル生成手段と、
前記センサデータ特徴ベクトル生成手段によって生成された複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成する複軸センサデータ特徴ベクトル生成手段と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトル生成手段によって得られた複軸センサデータ特徴ベクトルを、事前に得られた複数の特定信号パターン特徴マップならびに特定信号パターン発火確率マップに入力することにより得られる発火した特徴マップノードベクトルのうち、予め設定された類似度に基づき複軸センサデータ特徴ベクトルに最も類似したものを特定信号パターン特徴ベクトルとして選択する特定信号パターン特徴ベクトル選択手段と、
を含むことを特徴とする請求項２記載の特定信号パターン検出システム。
【請求項４】
複軸センサから得られる時系列の複軸センサデータにおいて検出したい複数の特定信号パターンを辞書データとして予め獲得するとともに、それらの特定信号パターンに識別ラベルを付与するステップと、
前記獲得された特定信号パターンを予め用意された時間窓に基づいて時間分割センサデータとして分割するステップと、
前記時間分割センサデータのノイズ除去ならびにデータの正規化することで正規化センサデータを生成するステップと、
前記正規化センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成するステップと、
前記時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するステップと、
時空間解像度レベルごとに算出された前記時空間分解センサデータ情報エントロピーを予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択するステップと、
選択された前記基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するステップと、
生成された前記複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成するステップと、
生成された前記複軸センサデータ特徴ベクトルを自己組織化アルゴリズムにより学習させることで自己組織化された特定信号パターン特徴マップを生成するステップと、
前記特定信号パターン特徴マップに複軸センサデータ特徴ベクトルを入力した時に発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出するステップと、
前記複軸センサデータ特徴ベクトルの分布統計量を算出するステップと、
前記複軸センサデータ特徴ベクトルの分布統計量ならびに前記発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出するステップと、
前記特定信号パターン特徴マップの各ノードごとに特定信号パターンが発火する確率を算出し特定信号パターン発火確率マップを生成するステップと、
前記特定信号パターン発火確率マップのうち予め設定された閾値以上の確率を有するノードを基底特徴ノードベクトルとして抽出するステップと、
抽出された前記基底特徴ノードベクトルを発火させる基となった複軸センサデータ特徴ベクトルのうち、基底特徴ノードベクトルとの類似度が予め設定された閾値以上のものを基底複軸センサ特徴ベクトルとして抽出するステップと、
抽出された前記基底複軸センサ特徴ベクトルの基となった複軸の基底センサデータを抽出するステップと、
を含むことを特徴とする特定信号パターン検出方法。
【請求項５】
抽出された前記複軸の基底センサデータを予め設定された刻み幅の角度で各軸回りに回転させることで擬似複軸センサデータを生成するステップと、
前記複軸の基底センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成するステップと、
前記時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するステップと、
時空間解像度レベルごとに算出された前記時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択するステップと、
選択された前記基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するステップと、
生成された前記複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成するステップと、
生成された前記複軸センサデータ特徴ベクトルを自己組織化アルゴリズムにより学習させることで自己組織化された特定信号パターン特徴マップを生成するステップと、
前記特定信号パターン特徴マップに複軸センサデータ特徴ベクトルを入力した時に発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出するステップと、
を含むことを特徴とする請求項４記載の特定信号パターン検出方法。
【請求項６】
複軸センサから得られる時系列の複軸センサデータを予め用意された時間窓に基づいて時間分割複軸センサデータとして分割するステップと、
前記時間分割センサデータのノイズ除去ならびにデータの正規化することで正規化センサデータを生成するステップと、
前記正規化センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成するステップと、
前記時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するステップと、
時空間解像度レベルごとに算出された前記時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択するステップと、
選択された前記基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するステップと、
生成された前記複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成するステップと、
前記複軸センサデータ特徴ベクトルを、事前に得られた複数の特定信号パターン特徴マップならびに特定信号パターン発火確率マップに入力することにより得られる発火した特徴マップノードベクトルのうち、予め設定された類似度に基づき複軸センサデータ特徴ベクトルに最も類似したものを特定信号パターン特徴ベクトルとして選択するステップと、
を含むことを特徴とする請求項５記載の特定信号パターン検出方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明の請求項１による特定信号パターン検出システムは、
複軸センサから得られる時系列の複軸センサデータにおいて検出したい複数の特定信号パターンを辞書データとして予め獲得するとともに、それらの特定信号パターンに識別ラベルを付与する識別ラベル付与手段(図１６中の符号100aに対応)と、
前記識別ラベル付与手段によって獲得された特定信号パターンを予め用意された時間窓に基づいて時間分割センサデータとして分割するデータ分割手段(図１６中の符号100bに対応)と、
前記データ分割手段によって得られた時間分割センサデータのノイズ除去ならびにデータの正規化することで正規化センサデータを生成する正規化センサデータ生成手段(図１６中の符号100bに対応)と、
前記正規化センサデータ生成手段によって得られた正規化センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成する時空間分解センサデータ生成手段(図１６中の符号100cに対応)と、
前記時空間分解センサデータ生成手段によって得られた時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するエントロピー算出手段(図１６中の符号100dに対応)と、
前記エントロピー算出手段によって時空間解像度レベルごとに算出された時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択するデータ選択手段(図１６中の符号100dに対応)と、
前記データ選択手段によって選択された基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するセンサデータ特徴ベクトル生成手段(図１６中の符号100eに対応)と、
前記センサデータ特徴ベクトル生成手段によって生成された複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成する複軸センサデータ特徴ベクトル生成手段(図１６中の符号100eに対応)と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトル生成手段によって生成された複軸センサデータ特徴ベクトルを自己組織化アルゴリズムにより学習させることで自己組織化された特定信号パターン特徴マップを生成する特定信号パターン特徴マップ生成手段(図１６中の符号100gに対応)と、
前記特定信号パターン特徴マップ生成手段によって得られた特定信号パターン特徴マップに複軸センサデータ特徴ベクトルを入力した時に発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段(図１６中の符号100hに対応)と、
前記類似度算出手段によって得られた複軸センサデータ特徴ベクトルの分布統計量を算出する分布統計量算出手段(図１６中の符号100fに対応)と、
前記類似度算出手段及び前記分布統計量算出手段によって得られた複軸センサデータ特徴ベクトルの分布統計量ならびに発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルの類似度を算出する類似度算出手段(図１６中の符号100fに対応)と、
前記類似度算出手段によって得られた特定信号パターン特徴マップの各ノードごとに特定信号パターンが発火する確率を算出し特定信号パターン発火確率マップを生成する特定信号パターン発火確率マップ生成手段(図１６中の符号100hに対応)と、
前記特定信号パターン発火確率マップ生成手段によって得られた特定信号パターン発火確率マップのうち予め設定された閾値以上の確率を有するノードを基底特徴ノードベクトルとして抽出する基底特徴ノードベクトル抽出手段(図１６中の符号100iに対応)と、
前記基底特徴ノードベクトル抽出手段によって抽出された基底特徴ノードベクトルを発火させる基となった複軸センサデータ特徴ベクトルのうち、基底特徴ノードベクトルとの類似度が予め設定された閾値以上のものを基底複軸センサ特徴ベクトルとして抽出する基底複軸センサ特徴ベクトル抽出手段(図１６中の符号100iに対応)と、
前記基底複軸センサ特徴ベクトル抽出手段によって抽出された基底複軸センサ特徴ベクトルの基となった複軸の基底センサデータを抽出する基底センサデータ抽出手段(図１６中の符号100jに対応)と、
を含むことを特徴とする。このように構成すれば、質の良いデータを抽出することができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本発明の請求項２による特定信号パターン検出システムは、請求項１において、
前記基底センサデータ抽出手段によって抽出された複軸の基底センサデータを予め設定された刻み幅の角度で各軸回りに回転させることで擬似複軸センサデータを生成する擬似複軸センサデータ生成手段(図１６中の符号100kに対応)と、
前記擬似複軸センサデータ生成手段によって得られた複軸の基底センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成する時空間分解センサデータ生成手段(図１６中の符号100cに対応)と、
前記時空間分解センサデータ生成手段によって得られた時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するエントロピー算出手段(図１６中の符号100dに対応)と、
前記エントロピー算出手段によって時空間解像度レベルごとに算出された時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択する基底時空間分解センサデータ選択手段(図１６中の符号100dに対応)と、
前記基底時空間分解センサデータ選択手段によって選択された基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するセンサデータ特徴ベクトル生成手段(図１６中の符号100eに対応)と、
前記センサデータ特徴ベクトル生成手段によって生成された複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成する複軸センサデータ特徴ベクトル手段(図１６中の符号100eに対応)と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトル手段によって生成された複軸センサデータ特徴ベクトルを自己組織化アルゴリズムにより学習させることで自己組織化された特定信号パターン特徴マップを生成する特定信号パターン特徴マップ生成手段(図１６中の符号100gに対応)と、
前記特定信号パターン特徴マップ生成手段によって得られた特定信号パターン特徴マップに複軸センサデータ特徴ベクトルを入力した時に発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出する類似度算出手段(図１６中の符号100hに対応)と、
を含むことを特徴とする。このように構成すれば、より質の良いデータを抽出することができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の請求項３による特定信号パターン検出システムは、請求項２において、
複軸センサから得られる時系列の複軸センサデータを予め用意された時間窓に基づいて時間分割複軸センサデータとして分割するデータ分割手段(図１６中の符号100bに対応)と、
前記データ分割手段によって得られた時間分割センサデータのノイズ除去ならびにデータの正規化することで正規化センサデータを生成する正規化センサデータ生成手段(図１６中の符号100bに対応)と、
前記正規化センサデータ生成手段によって得られた正規化センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成する時空間分解センサデータ生成手段(図１６中の符号100cに対応)と、
前記時空間分解センサデータ生成手段によって得られた時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するエントロピー算出手段(図１６中の符号100dに対応)と、
前記エントロピー算出手段によって時空間解像度レベルごとに算出された時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択する基底時空間分解センサデータ選択手段(図１６中の符号100dに対応)と、
前記基底時空間分解センサデータ選択手段によって選択された基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するセンサデータ特徴ベクトル生成手段(図１６中の符号100eに対応)と、
前記センサデータ特徴ベクトル生成手段によって生成された複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成する複軸センサデータ特徴ベクトル生成手段(図１６中の符号100eに対応)と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトル生成手段によって得られた複軸センサデータ特徴ベクトルを、事前に得られた複数の特定信号パターン特徴マップならびに特定信号パターン発火確率マップに入力することにより得られる発火した特徴マップノードベクトルのうち、予め設定された類似度に基づき複軸センサデータ特徴ベクトルに最も類似したものを特定信号パターン特徴ベクトルとして選択する特定信号パターン特徴ベクトル選択手段(図１６中の符号100m,100pに対応)と、
を含むことを特徴とする。このように構成すれば、センサが任意の姿勢で設置されても正確なコンテキスト情報を取得することができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明の請求項４による特定信号パターン検出方法は、
複軸センサから得られる時系列の複軸センサデータにおいて検出したい複数の特定信号パターンを辞書データとして予め獲得するとともに、それらの特定信号パターンに識別ラベルを付与するステップ(図６中の符号C-1-1に対応)と、
前記獲得された特定信号パターンを予め用意された時間窓に基づいて時間分割センサデータとして分割するステップ(図６中の符号C-1-2に対応)と、
前記時間分割センサデータのノイズ除去ならびにデータの正規化することで正規化センサデータを生成するステップ(図６中の符号C-1-3に対応)と、
前記正規化センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成するステップ(図６中の符号C-1-4に対応)と、
前記時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するステップ(図６中の符号C-1-5に対応)と、
時空間解像度レベルごとに算出された前記時空間分解センサデータ情報エントロピーを予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択するステップ(図６中の符号C-1-5に対応)と、
選択された前記基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するステップ(図６中の符号C-1-6に対応)と、
生成された前記複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成するステップ(図６中の符号C-1-6に対応)と、
生成された前記複軸センサデータ特徴ベクトルを自己組織化アルゴリズムにより学習させることで自己組織化された特定信号パターン特徴マップを生成するステップ(図６中の符号C-1-8に対応)と、
前記特定信号パターン特徴マップに複軸センサデータ特徴ベクトルを入力した時に発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出するステップ(図６中の符号C-1-9, C-1-10に対応)と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトルの分布統計量を算出するステップ(図６中の符号C-1-7に対応)と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトルの分布統計量ならびに前記発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出するステップ(図６中の符号C-1-7に対応)と、
前記特定信号パターン特徴マップの各ノードごとに特定信号パターンが発火する確率を算出し特定信号パターン発火確率マップを生成するステップ(図６中の符号C-1-10に対応)と、
前記特定信号パターン発火確率マップのうち予め設定された閾値以上の確率を有するノードを基底特徴ノードベクトルとして抽出するステップ(図６中の符号C-1-11に対応)と、
抽出された前記基底特徴ノードベクトルを発火させる基となった複軸センサデータ特徴ベクトルのうち、基底特徴ノードベクトルとの類似度が予め設定された閾値以上のものを基底複軸センサ特徴ベクトルとして抽出するステップ(図６中の符号C-1-11に対応)と、
抽出された前記基底複軸センサ特徴ベクトルの基となった複軸の基底センサデータを抽出するステップ(図６中の符号C-1-11に対応)と、
を含むことを特徴とする。このような方法によれば、質の良いデータを抽出することができる。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の請求項５による特定信号パターン検出方法は、請求項４において、
抽出された前記複軸の基底センサデータを予め設定された刻み幅の角度で各軸回りに回転させることで擬似複軸センサデータを生成するステップ(図１４中の符号C-2-1に対応)と、
前記複軸の基底センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成するステップ(図１４中の符号C-2-2に対応)と、
前記時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するステップ(図１４中の符号C-2-3に対応)と、
時空間解像度レベルごとに算出された前記時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択するステップ(図１４中の符号C-2-3に対応)と、
選択された前記基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するステップ(図１４中の符号C-2-4に対応)と、
生成された前記複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成するステップ(図１４中の符号C-2-4に対応)と、
生成された前記複軸センサデータ特徴ベクトルを自己組織化アルゴリズムにより学習させることで自己組織化された特定信号パターン特徴マップを生成するステップ(図１４中の符号C-2-6に対応)と、
前記特定信号パターン特徴マップに複軸センサデータ特徴ベクトルを入力した時に発火した特徴マップノードベクトルと複軸センサデータ特徴ベクトルとの類似度を算出するステップ(図１４中の符号C-2-7,C-2-8に対応)と、
を含むことを特徴とする。このような方法によれば、より質の良いデータを抽出することができる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の請求項６による特定信号パターン検出方法は、請求項５において、
複軸センサから得られる時系列の複軸センサデータを予め用意された時間窓に基づいて時間分割複軸センサデータとして分割するステップ(図１５中の符号C-3-2に対応)と、
前記時間分割センサデータのノイズ除去ならびにデータの正規化することで正規化センサデータを生成するステップ(図１５中の符号C-3-3に対応)と、
前記正規化センサデータを基底関数展開することで時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータを生成するステップ(図１５中の符号C-3-4に対応)と、
前記時空間分解センサデータの振幅情報に基づいて時空間解像度レベルごとに時空間分解センサデータ情報エントロピーを算出するステップ(図１５中の符号C-3-5に対応)と、
時空間解像度レベルごとに算出された前記時空間分解センサデータ情報エントロピーの総和が最小になるように予め用意された評価基準に基づいて基底時空間分解センサデータを選択するステップ(図１５中の符号C-3-5に対応)と、
選択された前記基底時空間分解センサデータの情報エントロピーに基づいてセンサデータ特徴ベクトルを生成するステップ(図１５中の符号C-3-6に対応)と、
生成された前記複軸のセンサデータ特徴ベクトルを合成して複軸センサデータ特徴ベクトルを生成するステップ(図１５中の符号C-3-6に対応)と、
前記複軸センサデータ特徴ベクトルを、事前に得られた複数の特定信号パターン特徴マップならびに特定信号パターン発火確率マップに入力することにより得られる発火した特徴マップノードベクトルのうち、予め設定された類似度に基づき複軸センサデータ特徴ベクトルに最も類似したものを特定信号パターン特徴ベクトルとして選択するステップ(図１５中の符号C-3-8,C-3-9に対応)と、
を含むことを特徴とする。このような方法によれば、センサが任意の姿勢で設置されても正確なコンテキスト情報を取得することができる。