文献

J-GLOBAL ID：201202267151028563   整理番号：12A0799090

隠れマルコフモデルに基づくストリーム処理

Stream Processing through Hidden Markov Models

著者 (3件)： 松原靖子 (京大 大学院情報学研究科) ,  櫻井保志 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  吉川正俊 (京大 大学院情報学研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション(CD-ROM)  (情報処理学会論文誌 Computer Vision and Applications(CD-ROM))
巻： 2011  号： 2  ページ： ROMBUNNO.DETABESU,VOL.4,NO.4,48-62  発行年： 2012年04月15日 
JST資料番号： L7379A  ISSN： 1882-7772  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,データストリーム処理に関する研究がさかんに行われている。本論文は,隠れマルコフモデル(HMM)に基づき,与えられた問合せモデルの特徴に類似した部分シーケンスをデータストリームから検出することを目的とする。HMMはシーケンスを確率密度関数に従う生成モデルを有する状態の遷移として表現するデータモデルであり,様々な分野で広く使われているが,主として有限長の蓄積データに用いられてきた。しかし,ネットワーク分析,センサ監視等,データ量が多く緊急性が要求されるような近年のアプリケーションでは,すべてのデータを蓄積してから処理することが困難である。本研究では,このような問題を解決する手法であるStreamScanを提案する。さらに,理論的な分析を行い,精度を犠牲にしないにもかかわらず計算コストがデータストリームの長さに依存せず一定であることを証明する。様々な実データを用いた実験を行い,StreamScanがデータストリームから正確に部分シーケンスを検出し,そして従来の手法と比較して大幅な性能向上を達成していることを明らかにした。(著者抄録)

シソーラス用語： *ストリーミング ,  *隠れMarkovモデル ,  質問処理 ,  質問 ,  確率密度 ,  精度 ,  原価 ,  評価試験 ,  改良 ,  高速化 ,  大規模系 ,  性質 ,  計算コスト
準シソーラス用語： 問合せ ,  性能向上 ,  緊急性

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (35件)：

• 1) Bahl, L.R. and Jelinek, F.: Decoding for channels with insertoins, deletions and substitutions with applications to speech recognition, IEEE Trans.Informat. The-ory,Vo1.IT-21, pp.404-411 (1975).
• 2) Bahl, L.R., Jelinek, F. and Mercer, R.L.: A maximum likelihood approach to con-tinuous speech recognition, IEEE TPAMI, Vol.PAMI-5, pp.179-190 (1983).
• 3) Barbara, D., Goel, R. and Jajodia, S.: Mining Malicious Corruption of Data with Hidden Markov Models, DBSec, pp.175-189 (2002).
• 4) Bocchieri, E.: Vector quantization for the efficient computation of continuous den-sity likelihoods, ICASSP, pp.692-695 (1993).
• 5) Durbin, R., Eddy, S.R., Krogh, A. and Mitchison, G.: Biological sequence analy-sis: probabilistic models of proteins and nucleic acids, Cambridge University Press (1999).

タイトルに関連する用語 (2件)： 隠れマルコフモデル ,  ストリーム