Partly Locality Sensitive Hashingを用いた時系列データからの高頻度パターン抽出

摘要

本稿では，時系列データから非線形伸縮する比較的長い高頻度パターンを効率よく抽出する方法を提案した．Partly Locality Sensitive Hashing （PLSH）を提案し，近似最近傍探索の枠組みを利用した疎なサンプリング法に基づき近傍の類似パターンを効率よく探索することによって，全体の計算量をO（N~1＋(1/α)))に抑えた．また，画像列から高頻度な全身運動を抽出する実験とモーションキャプチャデータから高頻度な物体操作を抽出する実験において，従来のLSHを用いた方法との比較の観点から提案手法の優位性を示した．