(57)【要約】【課題】各時系列の状態に対して他の時系列の状態と区別することができる固有の時系列パターンを自動的に生成する。【解決手段】時系列パターン生成部１０３は、観測対象の複数の状態に対応した時系列データを用いて、類似度パラメータに示される程度の相互に類似しない時系列パターンを生成し、生成した時系列パターンのうち、低い出現頻度の時系列パターンを削除したものを、出力時系列パターン１０４として出力する。時系列パターン評価部１０５は、時系列パターン生成部１０３により生成された出力時系列パターン１０４全体の評価を行い、所定の基準内であれば、次に、各時系列パターンを評価し、個別基準を満たさない時系列パターンを除いたものを最終時系列パターン１０７として出力する。一方、時系列パターン評価部１０５は、上述の全体の評価が所定の基準外であれば類似度パラメータを補正して時系列パターン生成部１０３に送出する。【選択図】  図１
2005031908.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測対象の複数の状態に対応する時系列データを用いて、各状態に固有の時系列パターンを生成する時系列パターン生成装置であって、
複数の前記時系列データからそれぞれ複数の部分データを切り出し、各前記部分データ同士の類似度を判別するための類似度判別基準を用いて、複数の前記部分データから同一の類似関係にある複数の部分データ群を抽出し、前記複数の部分データ群の各々に対応する時系列パターンを生成する時系列パターン生成部と、
前記時系列パターン生成部によって生成された時系列パターンが所定の基準に適合しているかどうかを評価し、前記所定の基準内であれば、前記時系列パターンの各々と、前記時系列パターンの各々の各前記時系列データにおける出現頻度との関係に基づいて、前記時系列パターンを前記各状態のいずれかに特定し、特定された前記時系列パターンを最終時系列パターンとして出力し、一方、前記所定の基準外であれば、前記類似度判別基準を補正し、補正後の前記類似度判別基準を用いて前記時系列パターン生成部に再度、前記時系列パターンを生成させるために、補正した前記類似度判別基準を前記時系列パターン生成部に出力する時系列パターン評価部と、
を備えたことを特徴とする時系列パターン生成装置。
【請求項２】
前記時系列パターン評価部は、
各前記時系列パターンが各前記時系列データにおいてそれぞれ出現する確率を算出する出現確率計算部と、
算出された出現確率に基づき前記時系列パターンの全体を評価するための時系列パターン全体評価値を算出する時系列パターン評価値計算部と、
算出された前記時系列パターン全体評価値を全体設定許容値と比較し、前記時系列パターン全体評価値が前記全体設定許容値による基準内の場合には、前記時系列パターンの前記出現確率が最も高い前記状態に各前記時系列パターンを特定する時系列パターン評価値評価部と、
算出された前記時系列パターン全体評価値が、前記全体設定許容値による基準外の場合には、前記時系列パターン全体評価値を用いて前記類似度判別基準を補正し、前記時系列パターン生成部に再度、補正後の前記類似度判別基準を用いて前記時系列パターンを生成させる類似度判別基準補正部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の時系列パターン生成装置。
【請求項３】
前記時系列パターン評価値計算部は、算出された前記出現確率に基づき、前記時系列パターンごとに、前記時系列パターンを評価するための時系列パターン個別評価値を算出し、
前記時系列パターン評価値評価部は、前記時系列パターン全体評価値が前記全体設定許容値による基準内の場合には、前記時系列パターン個別評価値を個別設定許容値と比較し、前記時系列パターン個別評価値が、前記個別設定許容値による基準外の場合には、基準外の前記時系列パターン個別評価値に対応した前記時系列パターンを除去し、
前記類似度判別基準補正部は、前記時系列パターン全体評価値が前記全体設定許容値による基準外の場合には、前記時系列パターン個別評価値及び前記時系列パターン全体評価値の少なくともいずれかを用いて前記類似度判別基準を補正する、
ことを特徴とする請求項２に記載の時系列パターン生成装置。
【請求項４】
前記時系列パターン生成部は、
前記時系列データをある基準でいくつかのセグメントに区切り、特定のセグメント長単位で、各前記時系列データからそれぞれ複数の前記部分データを切り出す部分データ切出し部と、
複数の前記部分データから同一の類似関係にある前記複数の部分データ群を前記類似度判別基準に従って抽出し、前記部分データ群に含まれる前記部分データ数を出現頻度として含んだ状態で、前記複数の部分データ群の各々に対応する前記時系列パターンを生成するモデル群生成部と、
前記モデル群生成部によって生成された前記時系列パターンから、所定の削除閾値以下の前記出現頻度を有する前記時系列パターンを削除する時系列パターン削除部と、
削除後に残った前記時系列パターンの数を評価して継続あるいは非継続の判断を下し、継続の場合は、削除後に残った前記時系列パターンを記憶するとともに、前記部分データ切出し部に前記セグメント長を変えて前記部分データを切り出させ、一方、非継続の場合は、記憶した前記セグメント長ごとの前記時系列パターンを、前記時系列パターン評価部に送出する継続評価部と、
を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の時系列パターン生成装置。
【請求項５】
前記部分データ切出し部は、前記セグメント長の変更後における前記部分データの切出しでは、前回における削除後に残った前記時系列パターンに対応する前記部分データを、切り出す前記部分データの一部に含めることを特徴とする請求項４に記載の時系列パターン生成装置。
【請求項６】
前記モデル群生成部は、前記時系列パターンを生成するモデルとなる時系列パターン発生モデルを作成する新規モデル作成部と、前記時系列パターン発生モデルを修正するモデル再学習部とを備え、
さらに、複数の前記部分データから前記部分データを取り出し、取り出した前記部分データの各前記時系列パターン発生モデルに対する尤度を、前記部分データの長さと、高さと、正規化により前記長さ及び前記高さによる影響を排除した形状との観点から計算するモデル尤度計算部と、
各前記時系列パターン発生モデルに対して算出された前記尤度と、前記部分データと前記時系列パターン発生モデルとの類似度を判別する前記類似度判別基準としての類似度パラメータとを用いて、取り出された前記部分データに類似する前記時系列パターン発生モデルが存在するか否かの評価を行う尤度評価部であって、類似する前記時系列パターン発生モデルが存在しない場合は、前記新規モデル作成部に前記部分データを用いて前記時系列パターン発生モデルを作成させ、類似する前記時系列パターン発生モデルが存在する場合には、最も高い前記尤度を有する前記時系列パターン発生モデルを、前記モデル再学習部に前記部分データを用いて修正させる尤度評価部と、
前記モデル尤度計算部に複数の前記部分データからの前記部分データの取り出し処理を継続させるか否かの判断を行い、継続させない場合は、前記時系列パターン発生モデルを前記時系列パターンとして確定して前記時系列パターン削除部に出力する継続処理部と、
を備えることを特徴とする請求項４又は５に記載の時系列パターン生成装置。
【請求項７】
前記尤度評価部は、各前記時系列パターン発生モデルに対して算出された前記尤度のうち最も高い尤度と次に高い尤度との比と、前記類似度パラメータとを比較することによって、前記部分データに類似する前記時系列パターン発生モデルが存在するか否かの評価を行うことを特徴とする請求項６に記載の時系列パターン生成装置。
【請求項８】
前記新規モデル作成部は、作成する前記時系列パターン発生モデルの一部として、前記部分データの長さ及び高さの平均及び標準偏差を算出し、
前記モデル再学習部は、前記時系列パターン発生モデルが保有する、前記長さ及び高さの平均及び標準偏差を修正するものであり、
前記モデル尤度計算部は、各前記時系列パターン発生モデルに対する前記尤度の計算において、各前記時系列パターン発生モデルが保有する前記長さ及び高さの平均及び標準偏差を用いることを特徴とする請求項６又は７に記載の時系列パターン生成装置。
【請求項９】
観測対象の複数の状態に対応する時系列データを用いて、各状態に固有の時系列パターンを生成する時系列パターン生成方法であって、
複数の前記時系列データからそれぞれ複数の部分データを切り出し、各前記部分データ同士の類似度を判別するための類似度判別基準を用いて、複数の前記部分データから同一の類似関係にある複数の部分データ群を抽出し、前記複数の部分データ群の各々に対応する時系列パターンを生成する時系列パターン生成ステップと、
前記時系列パターン生成ステップによって生成された時系列パターンが所定の基準に適合しているかどうかを評価し、前記所定の基準内であれば、前記時系列パターンの各々と、前記時系列パターンの各々の各前記時系列データにおける出現頻度との関係に基づいて、前記時系列パターンを前記各状態のいずれかに特定し、特定された前記時系列パターンを最終時系列パターンとして出力し、一方、前記所定の基準外であれば、前記類似度判別基準を補正し、補正後の前記類似度判別基準によって前記時系列パターン生成ステップを再度行う時系列パターン評価ステップと、
を備えたことを特徴とする時系列パターン生成方法。
【請求項１０】
前記時系列パターン評価ステップは、
各前記時系列パターンが各前記時系列データにおいてそれぞれ出現する確率を算出する出現確率計算ステップと、
算出された出現確率に基づき前記時系列パターンの全体を評価するための時系列パターン全体評価値を算出する時系列パターン評価値計算ステップと、
算出された前記時系列パターン全体評価値を全体設定許容値と比較し、前記時系列パターン全体評価値が前記全体設定許容値による基準内の場合には、前記時系列パターンの前記出現確率が最も高い前記状態に各前記時系列パターンを特定し、特定された前記時系列パターンを前記最終時系列パターンとして出力する時系列パターン評価値評価ステップと、
算出された前記時系列パターン全体評価値が、前記全体設定許容値による基準外の場合には、前記時系列パターン全体評価値を用いて前記類似度判別基準を補正し、補正後の前記類似度判別基準により前記時系列パターン生成ステップを再度行う類似度判別基準補正ステップと、
を備えることを特徴とする請求項９に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項１１】
前記時系列パターン評価値評価ステップは、前記時系列パターン全体評価値が前記全体設定許容値による基準内の場合であっても、複数の前記状態のうち、前記時系列パターンに対応づけられない前記状態が存在すると判断した場合は、前記最終時系列パターンを出力することなく、再度、前記類似度判別基準補正ステップを実行することを特徴とする請求項１０に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項１２】
前記時系列パターン評価値計算ステップは、算出された前記出現確率に基づき、前記時系列パターンごとに、前記時系列パターンを評価するための時系列パターン個別評価値を算出し、
前記時系列パターン評価値評価ステップは、前記時系列パターン全体評価値が前記全体設定許容値による基準内の場合には、前記時系列パターン個別評価値を個別設定許容値と比較し、前記時系列パターン個別評価値が、前記個別設定許容値による基準外の場合には、基準外の前記時系列パターン個別評価値に対応した前記時系列パターンを除去し、
前記類似度判別基準補正ステップは、前記時系列パターン全体評価値が前記全体設定許容値による基準外の場合には、前記時系列パターン個別評価値及び前記時系列パターン全体評価値の少なくともいずれかを用いて前記類似度判別基準を補正する、
ことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項１３】
時系列データから互いに類似しない時系列パターンを生成する時系列パターン生成方法であって、
前記時系列データをある基準でいくつかのセグメントに区切り、特定のセグメント長単位で、各前記時系列データからそれぞれ複数の前記部分データを切り出す部分データ切出しステップと、
前記部分データ同士の類似度を判別するための類似度判別基準を用いて、複数の前記部分データから同一の類似関係にある複数の部分データ群を抽出し、前記部分データ群に含まれる前記部分データ数を出現頻度として含めた状態で、前記複数の部分データ群の各々に対応した前記時系列パターンを生成するモデル群生成ステップと、
前記モデル群生成ステップにより生成された前記時系列パターンから、所定の削除閾値以下の前記出現頻度を有する前記時系列パターンを削除する時系列パターン削除ステップと、
削除後に残った前記時系列パターンの数を評価して継続あるいは非継続の判断を下し、継続の場合は、削除後に残った前記時系列パターンを記憶するとともに、前記セグメント長を変えて前記各ステップ及び本ステップを行い、一方、非継続の場合は、記憶した前記セグメント長ごとの前記時系列パターンを出力する継続評価ステップと、
を備えることを特徴とする時系列パターン生成方法。
【請求項１４】
前記部分データ切出しステップは、前記セグメント長の変更後における前記部分データの切出しでは、前回において削除後に残った前記時系列パターンに対応する前記部分データを、切り出す前記部分データの一部に含めることを特徴とする請求項１３に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項１５】
前記時系列パターン生成ステップは、請求項１３又は１４に記載の時系列パターン生成方法を用いることを特徴とする請求項９に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項１６】
時系列データから切り出された複数の部分データを用いて、互いに類似しない時系列パターンを生成する時系列パターン生成方法であって、
前記時系列パターンを生成するモデルとなる時系列パターン発生モデルを作成する新規モデル作成ステップと、前記時系列パターン発生モデルを修正するモデル再学習ステップとを備え、
前記部分データの各前記時系列パターン発生モデルに対する尤度を、前記部分データの長さと、高さと、正規化により前記長さ及び前記高さによる影響を排除した形状との観点から計算するモデル尤度計算ステップと、
各前記時系列パターン発生モデルに対して算出された前記尤度と、前記部分データと前記時系列パターン発生モデルとの類似度を判別するための類似度判別基準としての類似度パラメータとを用いて、前記部分データに類似する前記時系列パターン発生モデルが存在するか否かの評価を行う尤度評価ステップであって、類似する前記時系列パターン発生モデルが存在しない場合は、前記新規モデル作成ステップを行って前記時系列パターン発生モデルを作成し、類似する前記時系列パターン発生モデルが存在する場合は、最も高い前記尤度を有する前記時系列パターン発生モデルを、前記モデル再学習ステップを行って修正する尤度評価ステップと、
前記モデル尤度計算ステップ及び前記尤度評価ステップを他の前記部分データについて繰り返すか否かを判断し、繰り返すと判断した場合は、前記モデル尤度計算ステップ及び前記尤度評価ステップを他の前記部分データについて行い、繰り返さないと判断した場合は、最終状態の各前記時系列パターン発生モデルを各前記時系列パターンとして確定する継続処理ステップと、
を備えることを特徴とする時系列パターン生成方法。
【請求項１７】
前記尤度評価ステップは、各前記時系列パターン発生モデルに対して算出された前記尤度のうち最も高い尤度と次に高い尤度との比を、前記類似度パラメータと比較することによって、前記部分データに類似する前記時系列パターン発生モデルが存在するか否かの評価を行うことを特徴とする請求項１６に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項１８】
前記新規モデル作成ステップは、作成する前記時系列パターン発生モデルの一部として、前記部分データの長さ及び高さの平均及び標準偏差を算出し、
前記モデル再学習ステップは、前記時系列パターン発生モデルが保有する、前記長さ及び高さの平均及び標準偏差を修正するものであり、
前記モデル尤度計算ステップは、各前記時系列パターン発生モデルに対する前記尤度の計算において、各前記時系列パターン発生モデルが保有する前記長さ及び高さの平均及び標準偏差を用いることを特徴とする請求項１６又は１７に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項１９】
前記モデル群生成ステップは、請求項１６乃至１８のいずれかに記載の時系列パターン生成方法を用いることを特徴とする請求項１３に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項２０】
前記時系列パターン生成ステップは、前記時系列パターンの生成に当たって、請求項１６乃至１８のいずれかに記載の時系列パターン生成方法を用いることを特徴とする請求項９に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項２１】
前記時系列パターン評価ステップは、前記時系列パターン個別評価値の平均の前回との差分と、前記類似度パラメータの前回との差分の比を定数倍し、今回の前記類似度パラメータから減ずることによって前記類似度パラメータを補正することを特徴とする請求項２０に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項２２】
前記時系列パターン評価値計算ステップは、前記時系列パターンの各前記時系列データにおける前記出現確率を、最大の確率と、それ以外の確率の和として表し、前記最大の確率と前記確率の和とを用いて前記時系列パターンの平均情報量を計算し、各前記時系列パターンについて算出した前記平均情報量を用いて前記時系列パターン全体評価値を算出することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項２３】
前記時系列パターン評価値計算ステップは、前記時系列パターンの各前記時系列データにおける前記出現確率を、最大の確率と、それ以外の確率の和として表し、前記最大の確率と前記確率の和とを用いて前記時系列パターンの平均情報量を計算し、前記平均情報量を前記時系列パターン個別評価値とすることを特徴とする請求項１２に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項２４】
前記時系列パターン評価値計算ステップは、前記時系列パターン全体評価値として、前記時系列パターン個別評価値の平均を用いることを特徴とする請求項１２又は２３に記載の時系列パターン生成方法。
【請求項２５】
前記出現確率計算ステップで算出された前記出現確率、前記時系列パターン評価値計算ステップで算出された前記時系列パターン全体評価値、及び前記時系列パターン評価値計算ステップで算出された前記時系列パターン個別評価値の少なくともいずれかを出力部に出力するステップをさらに備えることを特徴とする請求項１２，２２乃至２４のいずれかに記載の時系列パターン生成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、観測対象の複数の状態に対応する時系列データから各状態に固有の時系列パターンを生成する時系列パターン生成装置及び時系列パターン生成方法、並びに、時系列データから互いに類似しない時系列パターンを生成する時系列パターン生成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
センシング技術とプロセッサ技術の向上に伴い、センサは、低コスト化と相俟って、身近な存在になっている。例えば足にセンサを付け、その動作を時系列データとして取得することも可能になってきている。
【０００３】
そこで、人にセンサを取り付けて時系列データを取得し、その人が何らかの動作を行った時に現れる特徴的な時系列パターンを、取得した時系列データから生成することが行われるようになってきている。また、その人がどのような動作をしているのか識別するために、各動作（時系列の状態）から得られた時系列データを用いて、各動作に固有の時系列パターンを生成することも要求されるようになってきている。
【０００４】
しかし、一般に、取得される時系列パターンは膨大な量になることが多いため、時系列パターンを人の手で探すとなると非常に労力がかかるという問題点がある。
【０００５】
また、上述した後者、つまり、各状態から得られた時系列データを用いて各動作に固有の時系列パターンを生成する方法は知られていない。
【０００６】
一方、上述した前者、つまり、ある状態から得られた時系列データを用いてこの状態に特徴的な時系列パターンを生成することについては、これを実現する方法として、例えば時系列クラスタリングとルール分析（非特許文献２）を時系列に拡張したものがある。
【０００７】
しかし、いずれにおいても、処理に当たって、時系列データを適当な基準で区間分け（セグメント化）する必要があるが、前者の時系列クラスタリングでは、区間の数（セグメント数）、つまり、パターン長は一定にする必要がある（固定である）という欠点がある。
【０００８】
これに対し、後者のルール分析はパターン長を自動的に決定して効率よく時系列パターンを生成できるという利点があるが、パターン長の長い時系列パターンを生成する場合、パターン長が短い時系列パターンを組み合わせて長い時系列パターンを表現する。このため、各時系列パターンが平均化されてしまいやすい欠点がある。この理由は、短い時系列パターンは形状が単純であるために近似した時系列パターンが多数あることが多いというものである。よって、この手法ではパターン長が長くなったとき、複雑な形状の時系列パターンを扱えないという欠点がある。
【０００９】
ところで、時系列パターンを生成する際には類似した時系列パターンが多数生成されない方が好ましく、従って、切り出した時系列データの類似判定が必要になる。類似判定では長さや高さが異なっていても形状が類似していれば同一のものであるとしたい（長さや高さの曖昧さを吸収したい）という要請があるが、上述の時系列クラスタリングでは長さの曖昧さしか吸収できないという欠点があった。一方、長さ、高さの曖昧さを共に吸収できる方法として時系列パターン発生モデルを使用する方法（非特許文献１）があるが、この方法では時系列の形状を保持せずに直線とみなすために複雑な形状同士を区別できないという欠点がある。
【００１０】
【特許文献１】
特開平１１−３２６５４２号公報
【特許文献２】
特開平９−３４７１９号公報
【非特許文献１】
Ｘｉａｎｐｉｎｇ  Ｇｅ  ａｎｄ  Ｐａｄｈｒａｉｃ  Ｓｍｙｔｈ，  Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ  Ｔｅｍｐｌａｔｅｓ  ｆｏｒ  Ｔｉｍｅ−Ｓｅｒｉｅｓ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ，  ＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ（ＫＤＤ−２０００），  ｐｐ．８１−９０，  ２０００
【非特許文献２】
Ｒａｋｅｓｈ  Ａｇｒａｗａｌ，  Ｔｏｍａｓｚ  Ｉｍｉｅｌｉｎｓｋｉ，  Ａｒｕｎ  Ｎ．  Ｓｗａｍｉ，  Ｍｉｎｉｎｇ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｒｕｌｅｓ  ｂｅｔｗｅｅｎ  Ｓｅｔｓ  ｏｆ  Ｉｔｅｍｓ  ｉｎ  Ｌａｒｇｅ  Ｄａｔａｂａｓｅｓ，  ＳＩＧＭＯＤ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  １９９３，  ｐｐ．２０７−２１６，  １９９３
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、従来においては、各時系列の状態に対して他の時系列の状態と区別できる時系列パターンを自動的に生成できないという問題点があった。また、パターン長が大きくなった場合、複雑な形状を扱うことができないという問題点があった。さらに、長さと高さの曖昧さを吸収した、複雑な形状の類似判定ができないという問題点があった。
【００１２】
本発明は、上記の事情を考慮してなされたものであり、各時系列の状態に対して他の時系列の状態と区別可能な、各時系列の状態に固有の時系列パターンを自動的に生成できる時系列パターン生成装置及び時系列パターン生成方法を提供することを目的とする。また、パターン長が大きくなっても複雑な形状を扱うことのできる時系列パターン生成方法を提供することを目的とする。さらに、本発明は、複雑な形状の類似判定を可能にし、これにより、長さ及び高さに加え、複雑な形状も考慮できる時系列パターン生成方法を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の時系列パターン生成装置は、観測対象の複数の状態に対応する時系列データを用いて、各状態に固有の時系列パターンを生成する時系列パターン生成装置であって、複数の前記時系列データからそれぞれ複数の部分データを切り出し、各前記部分データ同士の類似度を判別するための類似度判別基準を用いて、複数の前記部分データから同一の類似関係にある複数の部分データ群を抽出し、前記複数の部分データ群の各々に対応する時系列パターンを生成する時系列パターン生成部と、前記時系列パターン生成部によって生成された時系列パターンが所定の基準に適合しているかどうかを評価し、前記所定の基準内であれば、前記時系列パターンの各々と、前記時系列パターンの各々の各前記時系列データにおける出現頻度との関係に基づいて、前記時系列パターンを前記各状態のいずれかに特定し、特定された前記時系列パターンを最終時系列パターンとして出力し、一方、前記所定の基準外であれば、前記類似度判別基準を補正し、補正後の前記類似度判別基準を用いて前記時系列パターン生成部に再度、前記時系列パターンを生成させるために、補正した前記類似度判別基準を前記時系列パターン生成部に出力する時系列パターン評価部と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明の時系列パターン生成方法は、観測対象の複数の状態に対応する時系列データを用いて、各状態に固有の時系列パターンを生成する時系列パターン生成方法であって、複数の前記時系列データからそれぞれ複数の部分データを切り出し、各前記部分データ同士の類似度を判別するための類似度判別基準を用いて、複数の前記部分データから同一の類似関係にある複数の部分データ群を抽出し、前記複数の部分データ群の各々に対応する時系列パターンを生成する時系列パターン生成ステップと、前記時系列パターン生成ステップによって生成された時系列パターンが所定の基準に適合しているかどうかを評価し、前記所定の基準内であれば、前記時系列パターンの各々と、前記時系列パターンの各々の各前記時系列データにおける出現頻度との関係に基づいて、前記時系列パターンを前記各状態のいずれかに特定し、特定された前記時系列パターンを最終時系列パターンとして出力し、一方、前記所定の基準外であれば、前記類似度判別基準を補正し、補正後の前記類似度判別基準によって前記時系列パターン生成ステップを再度行う時系列パターン評価ステップと、を備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明の時系列パターン生成方法は、時系列データから互いに類似しない時系列パターンを生成する時系列パターン生成方法であって、前記時系列データをある基準でいくつかのセグメントに区切り、特定のセグメント長単位で、各前記時系列データからそれぞれ複数の前記部分データを切り出す部分データ切出しステップと、前記部分データ同士の類似度を判別するための類似度判別基準を用いて、複数の前記部分データから同一の類似関係にある複数の部分データ群を抽出し、前記部分データ群に含まれる前記部分データ数を出現頻度として含めた状態で、前記複数の部分データ群の各々に対応した前記時系列パターンを生成するモデル群生成ステップと、前記モデル群生成ステップにより生成された前記時系列パターンから、所定の削除閾値以下の前記出現頻度を有する前記時系列パターンを削除する時系列パターン削除ステップと、削除後に残った前記時系列パターンの数を評価して継続あるいは非継続の判断を下し、継続の場合は、削除後に残った前記時系列パターンを記憶するとともに、前記セグメント長を変えて前記各ステップ及び本ステップを行い、一方、非継続の場合は、記憶した前記セグメント長ごとの前記時系列パターンを出力する継続評価ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明の時系列パターン生成方法は、時系列データから切り出された複数の部分データを用いて、互いに類似しない時系列パターンを生成する時系列パターン生成方法であって、前記時系列パターンを生成するモデルとなる時系列パターン発生モデルを作成する新規モデル作成ステップと、前記時系列パターン発生モデルを修正するモデル再学習ステップとを備え、前記部分データの各前記時系列パターン発生モデルに対する尤度を、前記部分データの長さと、高さと、正規化により前記長さ及び前記高さによる影響を排除した形状との観点から計算するモデル尤度計算ステップと、各前記時系列パターン発生モデルに対して算出された前記尤度と、前記部分データと前記時系列パターン発生モデルとの類似度を判別するための類似度判別基準としての類似度パラメータとを用いて、前記部分データに類似する前記時系列パターン発生モデルが存在するか否かの評価を行う尤度評価ステップであって、類似する前記時系列パターン発生モデルが存在しない場合は、前記新規モデル作成ステップを行って前記時系列パターン発生モデルを作成し、類似する前記時系列パターン発生モデルが存在する場合は、最も高い前記尤度を有する前記時系列パターン発生モデルを、前記モデル再学習ステップを行って修正する尤度評価ステップと、前記モデル尤度計算ステップ及び前記尤度評価ステップを他の前記部分データについて繰り返すか否かを判断し、繰り返すと判断した場合は、前記モデル尤度計算ステップ及び前記尤度評価ステップを他の前記部分データについて行い、繰り返さないと判断した場合は、最終状態の各前記時系列パターン発生モデルを各前記時系列パターンとして確定する継続処理ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】
先ず、本実施の形態の特徴について簡単に説明しておく。
【００１８】
図５は、歩行時に得られた時系列データと走行時に得られた時系列データとからなる時系列データ１０２を示す図である。この時系列データ１０２は、例えば、生体の足につけた加速度センサから取得されたものである。
【００１９】
図中には、歩行ラベルと走行ラベルとからなる状態データ（ラベル）１０１が示されている。状態データ１０１は、後述するように、時系列データ１０２がどのような状態で取得されたのかを特定するために用いる。
【００２０】
本実施の形態は、このような各状態（例：歩行、走行）の時系列データを用いて、各状態に固有の時系列パターンを生成しようとするものである。
【００２１】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について詳しく説明する。
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態に関わる時系列パターン生成装置の構成例を示す図である。
【００２３】
図１に示すように、この時系列パターン生成装置は、時系列パターン生成部１０３と時系列パターン評価部１０５とを備える。
【００２４】
時系列パターン生成部１０３は、入力された状態データ１０１（図５参照）及び時系列データ１０２（図５参照）を用いて、相互に類似しない種々のパターン長の（パターン長が非固定の）時系列パターンを生成する。相互に類似しない時系列パターンの生成は後述する類似度パラメータ１０６（類似度基準）を用いて行う。時系列パターン生成部１０３は、生成した時系列パターン群を出力時系列パターン１０４として出力する。
【００２５】
後述する図９は、図５の時系列データ１０２から生成された時系列パターン例を示す図である。図９中には、パターン長が１の時系列パターン（上段）と、パターン長が２の時系列パターン（下段）が示されている。
【００２６】
時系列パターン評価部１０５は、時系列パターン生成部１０３から出力された出力時系列パターン１０４を用いて出力時系列パターン１０４が所望の基準を満たしているか否かの評価を行う。
【００２７】
より詳しくは、まず、時系列パターン評価部１０５は、出力時系列パターン１０４全体を評価するための時系列パターン全体評価値と、出力時系列パターン１０４を構成する各時系列パターンを個別に評価するための時系列パターン個別評価値とを、後述する手法を用いて、算出する。
【００２８】
次に、時系列パターン評価部１０５は、時系列パターン全体評価値が所定の基準内にあるかどうかを判断し、所定の基準内にあると判断した場合は、次に、各時系列パターンの時系列パターン個別評価値が所定の基準内にあるかどうかを判断する。時系列パターン評価部１０５は、所定の基準外にある時系列パターン個別評価値が存在すると判断した場合は、その時系列パターン個別評価値を有する時系列パターンを出力時系列パターン１０４から削除する。時系列パターン評価部１０５は、この状態の出力時系列パターン１０４を、図１に示すように、最終時系列パターン１０７として出力する。
【００２９】
一方、時系列パターン評価部１０５は、時系列パターン全体評価値が所定の基準外にあると判断した場合は、時系列パターン全体評価値あるいは各時系列パターン個別評価値を用いて上述の類似度パラメータ１０６を、より厳しい方向に、補正する。そして、時系列パターン評価部１０５は、図１に示すように、補正後の類似度パラメータ１０６を時系列パターン生成部１０４に送出して、再度、時系列パターン生成部１０３に補正後の類似度パラメータ１０６により出力時系列パターン１０４を出力させる。時系列パターン評価部１０５は、時系列パターン全体評価値が所定の基準内になるまで、類似度パラメータ１０６の補正を繰り返す。
【００３０】
時系列パターン評価部１０５によって出力された最終時系列パターン１０７は、本手法によって最終的に得られる時系列パターン（例えば、歩行時に固有の時系列パターン、走行時に固有の時系列パターン）である。最終時系列パターン１０７の一例を、後述する図１１に示す。これは、時系列パターン個別評価値が所定の基準外にあると判断された時系列パターン（パターン３）を、上述のようにして、図９の出力時系列パターン１０４から除去したものである。後述から明らかになるように、パターン１，２，１２が歩行時に固有の時系列パターン、その他のパターン４，５，４５が走行時に固有の時系列パターンである。尚、時系列パターン評価部１０５は、時系列パターン個別評価値が所定の基準内の時系列パターンが多数ある場合などは、そのうちの上位いくつか（例えば出現頻度が高いもの）だけを出力するようにしても良い。
【００３１】
次に、時系列パターン生成部１０３および時系列パターン評価部１０５についてさらに詳しく説明する。
【００３２】
まず、時系列パターン生成部１０３について説明する。
【００３３】
図３は、時系列パターン生成部１０３の構成を詳細に示す図である。
【００３４】
上述したように、時系列パターン生成部１０３は、時系列データ１０２と状態データ１０１とを用いて出力時系列パターン１０４を生成するものである。
【００３５】
図３に示すように、この時系列パターン生成部１０３は、セグメント化部３０１、セグメント切出し部３０３、モデル群生成部３０６、時系列パターン削除部３０８、継続評価部３１１、および継続処理部３１２を備える。
【００３６】
セグメント化部３０１は、入力された時系列データ１０２を所定の基準で複数の区間（セグメント）に分け（セグメント化）、区間ごとに、区間サイズ（１次元時系列の場合は長さ）と、区間の高さとを算出する。セグメント化部３０１は、区間ごとの区間サイズ及び区間の高さをセグメント情報３０２として出力する。セグメント化の例としては、区分線形近似（１次元時系列の場合は折れ線化）がある。
【００３７】
図６は、歩行時および走行時の時系列データ（図５参照）をそれぞれセグメント化した状態を示す図である。
【００３８】
図６において、上述のセグメント情報３０２は、（長さｌ、高さΔｈ）＝（ｌ１、Δｈ１）、（ｌ２、Δｈ２）、・・・、（ｌ１０、Δｈ１０）の全データである。ここで、高さΔｈ１，Δｈ２，・・・Δｈ１０（図示せず）は、各対応する区間における最大の高さと、最小の高さとの差である。区間の高さとしては、この他、例えば、区間の初めと終わりにおける高さの差を取るようにしてもよい。
【００３９】
図３に示すように、セグメント切出し部３０３は、上述のセグメント情報３０２を構成する各データに、各区間の形状データ及び入力された状態データを付加したセグメントデータ３０５（状態データについては図示せず）を生成する。図６の例では、セグメントデータ３０５は、（長さｌ、高さΔｈ、形状ｙ）＝（ｌ１、Δｈ１、ｙ１）、（ｌ２、Δｈ２、ｙ２）、・・・、（ｌ１０、Δｈ１０、ｙ１０）の全データ（状態データは図示せず）である。形状データｙ１，ｙ２・・・は、対応する区間の長さ及び高さも包含しているが、長さと高さのデータは、後述する計算において用いるため、形状データとは別個に取得している。セグメントデータ３０５を構成する１つ１つの各データ（長さｌ、高さΔｈ、形状ｙ）（状態データは図示せず）は１セグメントデータ４０３と称される。
【００４０】
モデル群生成部３０６は、セグメント切出し部３０３により生成されたセグメントデータ３０５と後述する類似度パラメータ１０６とを用いて、互いに類似しない、特定のパターン長（セグメント数）による時系列パターン（各状態の時系列データにおける出現頻度も含む）を生成する。モデル群生成部３０６は、生成した時系列パターン群を生成時系列パターン３０７として出力する。
【００４１】
図７（ａ）及び図７（ｂ）は、セグメントデータ３０５（図６参照）から生成された生成時系列パターン３０７例を示す図である。
【００４２】
より詳しくは、図７（ａ）は、パターン長が１の場合に生成された生成時系列パターン３０７例を示す図である。図中に示すように、ここでは、５つの時系列パターン１〜５が生成されている。ここで、例えば、時系列パターン１の「参照：ｙ１，ｙ４」は、図６の形状ｙ１，ｙ４に対応することを示す。つまり、パターン１は、形状ｙ１，ｙ４から生成された時系列パターンである。
【００４３】
一方、図７（ｂ）は、パターン長が２の場合の生成時系列パターン例を示す図である。図中に示すように、パターン長が２の場合は、６つの時系列パターン１２，２３，３１，４５，５３，３４が生成されている。
【００４４】
図３に示すように、時系列パターン削除部３０８は、生成時系列パターン３０７内の各時系列パターンのうち、出現頻度が削除閾値以下の時系列パターンを削除し、残りの時系列パターンを削除後残存時系列パターン３０９として出力する。これは、出現頻度の低い時系列パターンを削除して、後述する継続評価部３１１における計算効率を高めるためである。
【００４５】
図８は、パターン長が２の生成時系列パターン３０７（図７（ｂ）参照）に対して、削除閾値を１とした場合に得られた削除後残存時系列パターン３０９例を示す図である。
【００４６】
図７（ｂ）と図８とを対比して分かるように、図７（ｂ）に示す６つの時系列パターンのうち、出現頻度が１である時系列パターン２３，３１，５３，３４が削除され、出現頻度が２であるパターン１２，４５が、削除後残存時系列パターン３０９として出力されている。
【００４７】
継続評価部３１１は、時系列パターン削除部３０８により出力された削除後残存時系列パターン３０９内の時系列パターン数を調べる。継続評価部３１１は、削除後残存時系列パターン３０９内の時系列パターン数が０でないと判断すれば、つまり、さらに大きなパターン長の時系列パターンを生成できる可能性があると判断すれば、この削除後残存時系列パターン３０９を記憶した上で、継続処理部３１２へ処理を移行する。
【００４８】
すなわち、継続処理部３１２は、パターン長を増加した（例えばパターン長を１から２に、あるいは２から３に増加した）セグメントデータ３０５を、時系列データ１０２を用いて生成する。この際、削除後残存時系列パターン３０９内の時系列パターンに対応する時系列データの部分を含んだ状態でセグメントデータ３０５を取得する。これは、あまり重要でないと思われるデータの抽出を抑えることにより、効率の良い処理を実現するためである。
【００４９】
一方、継続評価部３１１は、削除後残存時系列パターン３０９内の時系列パターン数が０であると判断した場合は、つまり、さらに大きなパターン長の時系列パターンを生成できる可能性がないと判断した場合は、パターン長ごとの削除後残存時系列パターン３０９を出力時系列パターン１０４として出力する。
【００５０】
先に簡単に説明した図９は、図５に示す時系列データ１０２から得られた出力時系列パターン１０４例を示す図である。
【００５１】
以下、上述した時系列パターン生成部１０３による処理動作について、図５の時系列データ１０２から図９の出力時系列パターン１０４を生成する場合を例に、詳しく説明する。
【００５２】
まず、図３に示すように、セグメント化部３０１は時系列データ１０２（図５参照）をセグメント化（図６参照）してセグメント情報３０２（長さｌ１、高さΔｈ）（長さｌ２、高さΔｈ２）・・・を生成し、セグメント切出し部３０３に送出する。
【００５３】
セグメント切出し部３０３は、セグメント情報３０２を用いて、パターン長１によるセグメントデータ３０５（長さ１ｌ、高さΔｈ１、形状ｙ１）（長さ１２、高さΔｈ２、形状ｙ２）（状態データは図示せず）・・・を生成し、モデル群生成部３０６に送出する。
【００５４】
モデル群生成部３０６は、セグメントデータ３０５（長さ１ｌ、高さΔｈ１、形状ｙ１）（長さ１２、高さΔｈ２、形状ｙ２）（状態データは図示せず）・・・を用いて、パターン長が１の、相互に類似しない時系列パターンからなる生成時系列パターン３０７（図７（ａ）参照）を生成し、時系列パターン削除部３０８に送出する。
【００５５】
時系列パターン削除部３０８は、受け取った生成時系列パターン３０７から、出現頻度が１以下の時系列パターンを削除し、削除後残存時系列パターン３０９として継続評価部３１１に送出する（図９の上段参照）。
【００５６】
継続評価部３１１は、削除後残存時系列パターン３０９内の時系列パターン数を判断する。この場合、パターン数は０ではないので（図９上段に示すようにパターン数は５）、この削除後残存時系列パターン３０９を内部に記憶するとともに、この削除後残存時系列パターン３０９を継続処理部３１２に送出する。
【００５７】
継続処理部３１２は、受け取った削除後残存時系列パターン３０９と時系列データ１０２とを用いて、パターン長が２のセグメントデータ３０５を生成し、モデル群生成部３０６に送出する。
【００５８】
モデル群生成部３０６は、受け取ったセグメントデータ３０５を用いて、パターン長が２の生成時系列パターン３０７を生成して（図７（ｂ）参照）、時系列パターン削除部３０８に送出する。
【００５９】
時系列パターン削除部３０８は、受け取った生成時系列パターン３０７から、出現頻度が１以下の時系列パターンを削除して（図９の下段参照）、削除後残存時系列パターン３０９として継続評価部３１１に送出する。
【００６０】
継続評価部３１１は、この削除後残存時系列パターン３０９内の時系列パターン数を判断する。この場合、パターン数は０でないので（図９下段に示すようにパターン数は２）、この削除後残存時系列パターン３０９を記憶するとともに、この削除後残存時系列パターン３０９を継続処理部３１２に送出する。
【００６１】
継続処理部３１２は、受け取った削除後残存時系列パターン３０９と時系列データ１０２とを用いて、パターン長を３としたセグメントデータ３０５を生成し、モデル群生成部３０６に送出する。
【００６２】
モデル群生成部３０６は、受け取ったセグメントデータ３０５を用いて、パターン長が３の生成時系列パターン３０７を生成し（図示せず）、時系列パターン削除部３０８に送出する。
【００６３】
時系列パターン削除部３０８は、受け取った生成時系列パターン３０７から出現頻度が１以下の時系列パターンを削除して、削除後残存時系列パターン３０９とし（図示せず）、継続評価部３１１に送出する。
【００６４】
継続評価部３１１は、この削除後残存時系列パターン３０９内の時系列パターン数を判断する。時系列パターン数は０であるので（図示せず）、継続評価部３１１は、先に記憶したパターン長が１、２の削除後残存時系列パターン３０９（図９参照）を出力時系列パターン１０４として出力する。
【００６５】
ここで、上述の時系列パターン生成部１０３を構成するモデル群生成部３０６（図３参照）についてさらに詳しく説明する。
【００６６】
図４は、モデル群生成部３０６の構成例を詳細に示す図である。
【００６７】
上述したように、モデル群生成部３０６は、セグメントデータ３０５（長さ１ｌ、高さΔｈ１、形状ｙ１）（長さ１２、高さΔｈ２、形状ｙ２）（状態データは図示せず）・・・から生成時系列パターン３０７を生成するものである。
【００６８】
図４に示すように、このモデル群生成部３０６は、セグメント取出継続評価部４０１、１セグメント取出部４０２、モデル尤度計算部４０４、尤度評価部４０５、モデル再学習部４０６、および新規モデル作成部４０７を備える。
【００６９】
セグメント取出継続評価部４０１は、セグメントデータ３０５内の全ての１セグメントデータ４０３（前述したようにセグメントデータ３０５を構成する各データ）が、次の１セグメント取出部４０２によって取り出されたかどうかを判断する。セグメント取出継続評価部４０１は、これ以上１セグメントデータ４０３を取り出せない、つまりセグメントデータ３０５内の全ての１セグメントデータ４０３が取り出されたと判断した場合は、本モデル群生成部３０６において生成された時系列パターン（図７（ａ）（ｂ）参照）を図示しないバッファから取り出して、生成時系列パターン３０７として出力する。
【００７０】
一方、セグメント取出継続評価部４０１は、取り出すべき１セグメントデータ４０３がセグメントデータ３０５内にまだ存在していると判断した場合は、１セグメント取出部４０２へ処理を移行する。
【００７１】
１セグメント取出部４０２は、セグメントデータ３０５から１セグメントデータ４０３を取り出して、モデル尤度計算部４０４に送出する。
【００７２】
モデル尤度計算部４０４は、例えば次の（式１）に示す尤度関数
【数１】
2005031908.tif 000003
を用いて、後述する各時系列パターン発生モデル４０９（途中段階としての時系列パターン）に対する１セグメントデータ４０３の尤度（適合度）をそれぞれ計算する。
【００７３】
ここで、（式１）において、ｌｉ、Δｈｉ、ｙｉ（ｔ）、μｌｉ、μΔｈｉ、σｌｉ及びσΔｈｉは、時系列パターン発生モデル４０９のパラメータである。より詳しくは、ｌｉは、長さ、Δｈｉは高さ、ｙｉ（ｔ）は形状データを示す。また、後述から明らかになるように、μｌｉ及σｌｉは、長さの平均及び標準偏差、μΔｈｉ及びσΔｈｉは、高さの平均及び標準偏差を示す。一方、ｌ’ｉ、Δｈ’ｉ、ｙ’ｉ（ｔ）は、１セグメントデータ４０３のパラメータである。また、ｇμ，σ（ｘ）は平均をμ、標準偏差をσとした正規分布関数を表す。
【００７４】
（式１）に示すように、この尤度関数は、１セグメントデータ４０３と各時系列パターン発生モデルとの適合度を、長さ、高さ及び形状の観点から求める。具体的には、尤度関数は、Σ内に３つの乗算項を有しており、一番左の乗算項が長さの適合度、２番目の乗算項が高さの適合度、３番目の乗算項が形状の適合度に対応する。形状の適合度は、１セグメントデータ４０３の形状データと時系列パターン発生モデル４０９の形状データをそれぞれ正規化した状態で（長さと高さの影響を排除した基準となるサイズに修正した状態で）求めている。従って、（式１）によれば、長さと高さが多少異なっていても、形状が類似していれば、高い適合性を示す尤度が算出される。但し、１セグメントデータ４０３の長さあるいは高さが時系列パターン発生モデル４０９とがあまりに大きく異なる場合は、形状が類似していても、一番左の乗算項と２番目の乗算項によって、低い適合性を示す尤度が算出される。
【００７５】
モデル尤度計算部４０４は、（式１）を用いて算出した尤度のうち最大尤度と２番目の尤度を尤度データ４０８として、図４に示すように、１セグメントデータ４０３とともに、次の尤度評価部４０５に送出する。
【００７６】
尤度評価部４０５は、モデル尤度計算部４０４で算出された最大尤度（ｍａｘＱｉ）と２番目の尤度（ｓｅｃｏｎｄＱｉ）を元に、次の（式２）に示す尤度比算出式
【数２】
2005031908.tif 000004
によって算出される尤度比Ｒを計算する。
【００７７】
尤度評価部４０５は、算出した尤度比Ｒ＝ｍａｘＱｉ／ｓｅｃｏｎｄＱｉを、入力された類似度パラメータ１０６（１セグメントデータ４０３と時系列パターン発生モデルとの類似度を判別する際の判別基準値）とを比較する。尤度評価部４０５は、尤度比Ｒ＝ｍａｘＱｉ／ｓｅｃｏｎｄＱｉが類似度パラメータ１０６以下であると判断した場合は、この１セグメントデータに類似する時系列パターン発生モデル４０９は存在しないと判断し、この１セグメントデータ４０３を新規モデル作成部４０７に送出する。
【００７８】
新規モデル作成部４０７は、受け取った１セグメントデータ４０３の長さ、高さ及び形状データと、長さおよび高さの平均（ここでは初期値として１セグメントデータの長さと高さそのものを用いる）と、長さ及び高さの標準偏差（ここでは初期値として０または既に得られている標準偏差の平均の３０％など）とからなる、時系列パターン発生モデル４０９を作成する。新規モデル作成部４０７は、作成した時系列パターン発生モデル４０９を図示しないバッファに記憶するとともに、継続指示データ４１２をセグメント取出継続評価部４０１に送出して、セグメント継続評価部４０１に処理を移行する。
【００７９】
一方、尤度評価部４０５は、算出した尤度比Ｒ＝ｍａｘＱｉ／ｓｅｃｏｎｄＱｉが類似度パラメータ１０６よりも大きいと判断した場合は、この１セグメントデータ４０３は、最大尤度ｍａｘＱｉを持つ時系列パターン発生モデル４０９と類似していると判断する。尤度評価部４０５は、１セグメントデータ４０３と類似情報４１０（いずれの時系列パターン発生モデルに類似しているかを示す情報）とをモデル再学習部４０６に送出して、モデル再学習部４０６へ処理を移行する。
【００８０】
モデル再学習部４０６は、類似情報４１０に指定された時系列パターン発生モデルを図示しないバッファから取り出し、以下の（式３）に示す平均・標準偏差更新関数に従って、この時系列パターン発生モデルのパラメータを学習（更新）する。
【数３】
2005031908.tif 000005
【００８１】
（式３）に示す通り、モデル再学習部４０６は、形状の学習を行わず、長さの平均と標準偏差、及び、高さの平均と標準偏差のみを更新する。モデル再学習部４０６は、更新後の時系列パターン発生モデル４０９を用いて、図示しないバッファ内の対応する時系列パターン発生モデル４０９を置き換える。一方、モデル再学習部４０６は、継続指示データ４１２をセグメント取出継続評価部４０１に送出して、セグメント取出継続評価部４０１に処理を移行する。
【００８２】
以下、本モデル群生成部３０６による処理動作について、セグメント長が１の生成時系列パターン３０７（図７（ａ）参照）を生成する場合を例に説明する。
【００８３】
まず、図４に示すように、セグメント取出継続評価部４０１は、セグメントデータ３０５（歩行時のもの）内に取り出すべき１セグメントデータ４０３が存在するか否かを判断する。ここでは、セグメント取出継続評価部４０１は、取り出すべき１セグメントデータ４０３は存在すると判断し、１セグメント取出部４０２に処理を移行する。
【００８４】
１セグメント取出部４０２は、セグメントデータ３０５から１セグメントデータ４０３（図６における形状ｙ１の区間参照）を取り出し、モデル尤度計算部４０４に送出する。
【００８５】
モデル尤度計算部４０４は、時系列パターン発生モデル４０９が図示しないバッファ内にまだ存在しないので（尤度比Ｒを算出するためには少なくとも２つの時系列パターン発生モデルが必要）、尤度を算出することなく、受け取った１セグメントデータ４０３をそのまま尤度評価部４０５に送出する。
【００８６】
尤度評価部４０５も、受け取った１セグメントデータ４０３をそのまま新規モデル作成部４０７に送出する。
【００８７】
新規モデル作成部４０７は、受け取った１セグメントデータ４０３を用いて、形状データと、長さ及び高さと、長さおよび高さの平均及び標準偏差とを第１の時系列パターン発生モデル４０９として生成し、図示しないバッファ内に記憶する。また、新規モデル作成部４０７は、セグメント取出継続評価部４０１に継続指示データ４１２を送出する。
【００８８】
継続指示データ４１２を受け取ったセグメント取出継続評価部４０１は、セグメントデータ３０５（図６参照）内にまだ取り出すべき１セグメントデータ４０３が存在するか否かを判断する。ここでは、セグメント取出継続評価部４０１は、取り出すべき１セグメントデータ４０３はまだ存在すると判断し、１セグメント取出部４０２に処理を移行する。
【００８９】
１セグメント取出部４０２は、セグメントデータ３０５から次の１セグメントデータ４０３（図６における形状ｙ２の区間参照）を取り出して、モデル尤度計算部４０４に送出する。
【００９０】
モデル尤度計算部４０４は、上述同様、１セグメントデータ４０３をそのまま尤度評価部４０５に送出する。
【００９１】
尤度評価部４０５も、受け取った１セグメントデータ４０３をそのまま新規モデル作成部４０７に送出する。
【００９２】
新規モデル作成部４０７は、上述と同様にして、受け取った１セグメント４０３を用いて、第２の時系列パターン発生モデル４０９を生成して、図示しないバッファ内に記憶するとともに、セグメント取出継続評価部４０１に継続指示データ４１２を送出する。
【００９３】
継続指示データ４１２を受け取ったセグメント取出継続評価部４０１は、セグメントデータ３０５（図６参照）内にまだ取り出すべき１セグメントデータが存在するか否かを判断する。ここでは、セグメント取出継続評価部４０１は、取り出すべき１セグメントデータ４０３はまだ存在すると判断し、１セグメント取出部４０２に処理を移行する。
【００９４】
１セグメント取出部４０２は、セグメントデータ３０５内からさらに次の１セグメントデータ４０３（図６における形状ｙ３の区間参照）を取り出して、モデル尤度計算部４０４に送出する。
【００９５】
モデル尤度算出部４０４は、上述した図示しないバッファ内における第１の時系列パターン発生モデル４０９と、１セグメントデータとを尤度関数（式１）に入力して第１の時系列パターン発生モデル４０９に対する尤度を求める。また、モデル尤度算出部４０４は、上述した第２の時系列パターン発生モデル４０９と１セグメントデータとを尤度関数（式１）に入力して第２の時系列パターン発生モデル４０９に対する尤度を求める。モデル尤度算出部４０４は、算出した第１及び第２の時系列パターン発生モデル４０９に対する尤度（尤度データ４０８）と、１セグメント取出部４０２から受け取った１セグメントデータ４０３とを、尤度評価部４０５に送出する。
【００９６】
尤度評価部４０５は、（式２）に従って、尤度データ４０８を用いて、尤度比Ｒを算出し、算出した尤度比Ｒを、入力された類似度パラメータ１０６と比較する。尤度評価部４０５は、ここでは、尤度比Ｒは類似度パラメータ１０６以下であると判断し（第１及び第２の時系列パターン発生モデル４０９のいずれにも類似していないと判断し）、１セグメントデータ４０３を新規モデル作成部４０７に送出する。
【００９７】
新規モデル作成部４０７は、上述と同様にして、受け取った１セグメントデータ４０３を用いて、第３の時系列モデル発生モデル４０９を生成して図示しないバッファ内に記憶するとともに、セグメント取出継続評価部４０１に継続指示データ４１２を送出する。
【００９８】
継続指示データ４１２を受け取ったセグメント取出継続評価部４０１は、セグメントデータ３０５（図６参照）内にまだ取り出すべき１セグメントデータ４０３が存在するか否かを判断する。ここでは、セグメント取出継続評価部４０１は、取り出すべき１セグメントデータ４０３はまだ存在すると判断し、１セグメント取出部４０２に処理を移行する。
【００９９】
１セグメント取出部４０２は、セグメントデータ３０５内からさらに次の１セグメントデータ４０３（図６における形状ｙ４の区間参照）を取り出し、モデル尤度計算部４０４に送出する。
【０１００】
モデル尤度算出部４０４は、上述と同様に、第１、第２および第３の時系列パターン発生モデルに対する１セグメントデータ４０３の尤度を、尤度関数（式１）を用いて算出する。モデル尤度算出部４０４は、算出した３つの尤度のうち１番目及び２番目に大きいもの（尤度データ４０８）と、１セグメント取出部４０２から受け取った１セグメントデータ４０３とを、尤度評価部４０５に送出する。
【０１０１】
尤度評価部４０５は、受け取った尤度データ４０８を用いて、（式２）に従って、尤度比Ｒを算出する。尤度評価部４０５は、算出した尤度比Ｒと類似度パラメータ１０６とを比較する。尤度評価部４０５は、ここでは尤度比Ｒは類似度パラメータ１０６より大きいと判断する。尤度評価部４０５は、最大尤度を持つ時系列パターン発生モデル（ここでは第１の時系列パターン発生モデルとする）と１セグメントデータ４０３とは類似していると判断する。従って、尤度評価部４０５は、１セグメントデータ４０３と類似情報４１０とをモデル再学習部４０６に送出する。
【０１０２】
モデル再学習部４０６は、類似情報４１０に基づいて第１の時系列パターン発生モデル４０９を特定し、この第１の時系列パターン発生モデル４０９と１セグメントデータ４０３とを用いて、上述の（式３）に従って、第１の時系列パターン発生モデル４０９のパラメータを学習（更新）する。上述したように、形状の学習は行わず、長さと高さの平均及び標準偏差のみを更新する。パラメータを更新したモデル再学習部４０６は、セグメント取出継続評価部４０１に継続指示データ４１２を送出する。
【０１０３】
以上に説明した処理を、セグメントデータ３０５内の残りの他の１セグメントデータ４０３（図６における形状ｙ５の区間参照）および走行時における各１セグメントデータ４０３（図６における形状ｙ６〜ｙ１０の区間参照）についても行い、最終的に、パターン長が１である５つの時系列パターン発生モデル４０９（図７（ａ）参照）が取得される（図示しないバッファ内に格納される）。そして、セグメント取出継続評価部４０１は、セグメントデータ３０５内に取り出すべき１セグメントデータが存在しないと判断したら、上で取得された５つの時系列パターン発生モデル４０９をそれぞれ時系列パターンとして確定し、これらを生成時系列パターン３０７として出力する（図７（ａ）参照）。上述から分かるように、生成時系列パターン３０７を構成する各時系列パターンは、新規に時系列パターン発生モデルを生成する元となった１セグメントデータの長さ、高さ、形状と、上述した、長さ及び高さの平均及び標準偏差とを有する。なお、図７、図８、図９、図１１及び図１２に示される各時系列パターンに付された長さｌ、高さΔｈ及び形状ｙは、ここでは、この１セグメントデータの長さ、高さ、形状とする。
【０１０４】
以上では、パターン長が１の場合におけるモデル群生成部３０６の処理動作について説明したが、パターン長が２，３・・・の場合も同様にして行われる。
【０１０５】
次に、図１に示すように、時系列パターン評価部１０５について説明する。
【０１０６】
図２は、時系列パターン評価部１０５の構成を詳細に示す図である。
【０１０７】
上述したように、時系列パターン評価部１０５は、出力時系列パターン１０４が所望の基準を満たすか否かを判断し、満たす場合は、後述するようにして最終時系列パターン１０７を出力し、一方、満たさない場合は、類似度パラメータ１０６を補正する。
【０１０８】
図２に示すように、この時系列パターン評価部１０５は、出現確率計算部２０１、時系列パターン評価値計算部２０３、時系列パターン評価値評価部２０５および類似度パラメータ補正部２０６を備える。
【０１０９】
出現確率計算部２０１は、出力時系列パターン１０４を構成する各時系列パターン（図９参照）が、各時系列の状態（例えば歩行および走行）において出現する頻度（出現頻度）をそれぞれ調べる。そして、出現確率計算部２０１は、調べた結果を元に、各時系列パターンが、各状態において出現する確率（出現確率）を計算し、算出結果を出現確率２０２として時系列パターン評価値計算部２０３に送出する。
【０１１０】
図１０は、図９の各時系列パターン１〜５，１２，４５（出力時系列パターン１０４）について算出した各状態における出現頻度（歩行時頻度及び走行時頻度）、各状態における出現確率２０２（歩行時確率及び走行時確率）及び時系列パターン評価値２０４（時系列パターン個別評価値の集合）を示した図表である。
【０１１１】
図１０に示すように、各時系列パターン１〜５、１２、４５（図９参照）が、歩行時及び走行時のどちらに頻繁に現れるのかが分かる。例えば、時系列パターン１は、歩行時頻度が２、走行時頻度が０で、従って、歩行時確率は１、走行時確率は０である。
【０１１２】
時系列パターン評価値計算部２０３は、出現確率計算部２０１から受け取った出現確率２０２を用いて、各時系列パターンを評価するための時系列パターン個別評価値をそれぞれ算出し、算出した時系列パターン個別評価値を時系列パターン評価値２０４として時系列パターン評価値評価部２０５に送出する。ここで、時系列パターン個別評価値は、各時系列パターンの各状態への偏り具合状況を数値化して表したものである。
【０１１３】
図１０に示す各時系列パターン個別評価値は、各時系列パターンの平均情報量（エントロピ）を元に算出したものである。この評価では、各時系列パターンは、平均情報量の値が低いほど各状態に偏った良い時系列パターンとなる。例えば、時系列パターン個別評価値が０のパターン１，２，４，５，１２，４５は、歩行時および走行時のいずれかにのみ出現する好ましい時系列パターンといえる。これに対し、時系列パターン個別評価値が０．１５０５１５のパターン３は、歩行時および走行時にそれぞれ同等の確率で出現しており、好ましくない時系列パターンであるといえる。
【０１１４】
時系列パターン評価値評価部２０５は、時系列パターン評価値計算部２０３から受け取った時系列パターン評価値２０４と入力された出力時系列パターン１０４とを用いて、出力時系列パターン１０４の評価を行う。
【０１１５】
より詳しくは、時系列パターン評価値評価部２０５は、時系列パターン評価値２０４を用いて出力時系列パターン１０４全体が所望の基準を満たすか否か評価するための時系列パターン全体評価値を算出する。
【０１１６】
時系列パターン評価値評価部２０５は、算出した時系列パターン全体評価値が所定の基準内にあれば、時系列パターン個別評価値が所定の基準外にある時系列パターンを除去したものを最終時系列パターン１０７として出力する。
【０１１７】
一方、時系列パターン評価値評価部２０５は、算出した時系列パターン全体評価値が所定の基準外ならば、時系列パターン評価値２０４を類似度パラメータ補正部２０６へ送出する。
【０１１８】
以下、出力時系列パターン１０４の評価について具体的に説明する。
【０１１９】
まず、図９〜図１１を用いて、時系列パターン全体評価値が所定の基準内になる場合について説明する。
【０１２０】
時系列パターン評価値評価部２０５は、まず、時系列パターン評価値２０４の平均を算出し、これを時系列パターン全体評価値とする。時系列パターン評価値評価部２０５は、算出した時系列パターン全体評価値と、ユーザ等により設定された全体設定許容値０．１１（ユーザにとって納得のいく出力時系列パターン１０４の水準を示し、好適には例えば０．１５以下とする）とを比較する。つまり、時系列パターン評価値評価部２０５は、図１０の時系列パターン評価値２０４の平均値０．０２２（＝０．１５０５１５／７）と、全体設定許容値０．１１とを比較する。平均値０．０２２は、全体設定許容値０．１１よりも小さいので、時系列パターン評価値評価部２０５は、時系列パターン全体評価値は所定の基準内にあると判断する。時系列パターン評価値評価部２０５は、出力時系列パターン１０４を構成する各時系列パターン（図９参照）のうち、個別設定許容値（ユーザにとって納得のいく、各時系列パターンを評価する水準であり、ここでは全体設定許容値と同じ値０．１１を有する）よりも高い時系列パターン個別評価値を有する時系列パターン（図１０参照）が存在するか否かを判断する。そして、時系列パターン評価値評価部２０５は、そのような時系列パターンが存在すると判断した場合は、図９と図１１とを比較して分かるように、その時系列パターン（図１０の時系列パターン３）を出力時系列パターン１０４から除去する。そして、時系列パターン評価値評価部２０５は、除去後の出力時系列パターン１０４（図１１参照）を最終時系列パターン１０７として出力する（図２参照）。
【０１２１】
上述では、全体設定許容値及び個別設定許容値としてそれぞれ同じ値を用いたが、それぞれ異なる値を設定してもよい。
【０１２２】
次に、図１２および図１３を用いて、時系列パターン評価値２０４から算出された時系列パターン全体評価値が所定の基準外になる場合について説明する。
【０１２３】
図１２は、上述とは異なる値（上述よりも緩い値）を有する類似度パラメータ１０６によって時系列パターン生成部１０３（図１参照）において生成された出力時系列パターン１０４例を示す図である。この出力時系列パターン１０４は、上述と同様に、図５の時系列データ１０２から生成されたものである。
【０１２４】
図１２に示すように、図９では異なる時系列パターンとして認識されていた時系列パターン１２，４５（図９参照）が、ここでは同一の時系列パターン１２として認識されている。同様に、図９では異なる時系列パターンとして認識されていた時系列パターン１，４が、ここでは同一のパターン１として、また、図９では異なる時系列パターンとして認識されていた時系列パターン２，５が、ここでは、同一の時系列パターン２として認識されている。
【０１２５】
図１３は、図１２の各時系列パターンに対して上述と同様にして算出した各状態における出現頻度、各状態における出現確率２０２及び時系列パターン評価値２０４を示した図表である。
【０１２６】
ここで、出力時系列パターン１０４（図１２参照）の評価について説明すると以下の通りである。
【０１２７】
上述と同様に、まず、時系列パターン評価値評価部２０５（図２参照）は、時系列パターン評価値２０４の平均（時系列パターン全体評価値）と、全体設定許容値０．１１（所定の基準）とを比較する。時系列パターン評価値２０４の平均（時系列パターン全体評価値）は、図１３から分かるように、０．１５０５１５であり、全体設定許容値０．１１よりも大きい。従って、時系列パターン評価値評価部２０５は、時系列パターン全体評価値は所定の基準外にあると判断する。つまり、時系列パターン評価値評価部２０５は、図１２の出力時系列パターン１０４は、目的を満たしていないと判断し、図２に示すように、時系列パターン評価値２０４を類似度パラメータ補正部２０６に送出する。
【０１２８】
類似度パラメータ補正部２０６は、時系列パターン評価値評価部２０５から受け取った時系列パターン評価値２０４を用いて類似度パラメータ２０６値を補正する（より厳しいものにする）。補正の例としては、時系列パターン評価値２０４の平均の前回との差分（初期値は例えば０とする）と、類似度パラメータ１０６の前回との差分（初期値は０とする）との比を定数倍し、今回の類似度パラメータ１０６からこれを減ずるなどがある。
【０１２９】
類似度パラメータ補正部２０６は、以上のようにして算出した補正後の類似度パラメータ１０６を、図１に示すように、時系列パターン生成部１０３に送出する。
【０１３０】
以上に説明したように、本実施の形態によれば、時系列データから、類似度パラメータで示される程度に相互に類似しない時系列パターンを、形状が複雑なものも含めて、パターン長を固定することなく、生成することができる。
【０１３１】
また、時系列データに加えて、時系列の状態も用いるようにしたので、各状態について、できるだけ他の状態には出現しない時系列パターンを生成することが可能となる。
【０１３２】
また、目的の基準に沿った時系列パターンが得られるまで、類似度パラメータを何度でも補正して、最終的に、時系列の状態全てに対して固有の時系列パターンを得ることができる。この際、効率よく類似パラメータを補正することで、より早く目的の基準に沿った時系列パターンを生成することが可能になる。
【０１３３】
また、生成された時系列パターンの各状態における出現確率を算出するようにしたので、時系列パターン個別評価値として、例えば平均情報量を用いることが可能となる。
【０１３４】
また、出現頻度が低い時系列パターンについては削除するようにしたので有効な時系列パターンの生成が可能となる。
【０１３５】
また、削除後残存時系列パターン内の各時系列パターンに対応する時系列データを含むように、パターン長増加後におけるセグメントデータの切出しを行うようにしたので、あまり重要でないセグメントデータの切出しを無視して、効率のよいセグメントデータの切出しが可能になる。
【０１３６】
また、セグメント情報（長さ及び高さ）のみではなく、正規化した形状をも用いて、時系列パターン発生モデルに対する尤度を計算するようにしたので、セグメントデータの形状が複雑な形状を保持していても、適正な類否判別が可能となる。つまり、セグメントデータが複雑な形状を保持していても、相互に類似しない時系列パターンを、長さと高さの曖昧さを吸収して、時系列データから効率よく生成することができる。
【０１３７】
また、得られた時系列パターンが目的に合うかどうかを評価し、目的に沿わない時系列パターンは除去するようにしたので、目的に沿った時系列パターンのみを確実に抽出することができる。
【０１３８】
また、各時系列の状態に偏った時系列パターンを抽出できるので、時系列パターンによるクラス分類も行うことができる。
【０１３９】
また、時系列パターン全体評価値（時系列パターン個別評価値の平均）と全体設定許容値（所定の基準）とを比較して出力時系列パターンを評価するようにしたので、ユーザにとって理解しやすい閾値設定を行うことが可能になる。
【０１４０】
また、各状態における時系列パターンの出現確率や、時系列パターン全体評価値、時系列パターン個別評価値等を画面上等に表示することで、ユーザが時系列パターンを自ら選択することもできる。
【０１４１】
【発明の効果】
本発明により、各状態に対して他の状態と区別することができる固有の時系列パターンを各状態から得られた時系列データに基づき自動的に生成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に関わる時系列パターン生成装置の構成例を示す図。
【図２】時系列パターン生成装置における時系列パターン評価値評価部の構成例を示す図。
【図３】時系列パターン生成装置における時系列パターン生成部の構成例を示す図。
【図４】時系列パターン生成部におけるモデル群生成部の構成例を示す図。
【図５】状態データおよび時系列データを説明するための図。
【図６】セグメント情報、セグメントデータおよび１セグメントデータを説明するための図。
【図７】生成時系列パターンの例を示す図。
【図８】削除後残存時系列パターンの例（パターン長が２の場合）を示す図。
【図９】出力時系列パターンの例を示す図。
【図１０】出現頻度、出現確率および時系列パターン個別評価値の例を示す図表。
【図１１】最終時系列パターンの例を示す図。
【図１２】途中段階での出力時系列パターンの例を示す図。
【図１３】途中段階での出現確率および時系列パターン個別評価値の例を示す図表。
【符号の説明】
１０１  状態データ
１０２  時系列データ
１０３  時系列パターン生成部
１０４  出力時系列パターン
１０５  時系列パターン評価部
１０６  類似度パラメータ
１０７  最終時系列パターン
２０１  出現確率計算部
２０２  出現確率
２０３  時系列パターン評価値計算部
２０４  時系列パターン評価値
２０５  時系列パターン評価値評価部
２０６  類似度パラメータ補正部
３０１  セグメント化部
３０２  セメント情報
３０３  セグメント切出し部
３０５  セグメントデータ
３０６  モデル群生成部
３０７  生成時系列パターン
３０８  時系列パターン削除部
３０９  削除後残存時系列パターン
３１１  継続評価部
３１２  継続処理部
４０１  セグメント取出継続評価部
４０２  １セグメント取り出し部
４０３  １セグメントデータ
４０４  モデル尤度計算部
４０５  尤度評価部
４０６  モデル再学習部
４０７  新規モデル作成部
【図１】
2005031908.tif 000006
【図２】
2005031908.tif 000007
【図３】
2005031908.tif 000008
【図４】
2005031908.tif 000009
【図５】
2005031908.tif 000010
【図６】
2005031908.tif 000011
【図７】
2005031908.tif 000012
【図８】
2005031908.tif 000013
【図９】
2005031908.tif 000014
【図１０】
2005031908.tif 000015
【図１１】
2005031908.tif 000016
【図１２】
2005031908.tif 000017
【図１３】
2005031908.tif 000018