JP5534007B2 - 特徴点検出システム、特徴点検出方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明の実施の形態によるGPSログデータの特徴点検出システム100の構成を示すブロック図である。図1に示すように、特徴点検出システム100は、入力部1002、滞留エリア検出部1003、代表点抽出部1004、及び出力部1005を備えている。入力部1002、滞留エリア検出部1003、代表点抽出部1004、及び出力部1005は、プログラムに従ってコンピュータのプロセッサが行う動作のモジュールを表している。
なお、ここでは緯度、経度、高度からなる3次元空間を考えるが、次元数はこれに限られない。例えば、時間を加えた4次元空間に拡張するなど、その空間における2点間の距離の近さを点の密集度と対応付けられるならば、次元を増やしてもよい。特に、時間的に近いことは滞留という意味では重要であり、時間の差を空間的な距離の差に変換して時間軸を考慮することが可能である。
確率的ヒストグラム化部2001は、GPSログデータ1001の入力に対して、連結ヒストグラム2007を計算する。
前半処理は、クラスター分析処理をhighグループのデータポイントに対して行い、コロニーを形成することを目的としている。ここで、最終的に形成したい滞留エリアの半径を規定するlth、滞留エリア間の最小距離を規定するDthをあらかじめ設定しておく。
後半処理は、前半処理で形成したクラスターセットに対して、lowグループに属する各データポイントが、そのどれか1つのクラスターに属すると判断された場合は該当するクラスターに追加し、どのクラスターにも属しないと判断された場合は新規クラスターを作成し、クラスターセットを更新する処理を行うことで、最終的な滞留エリアを形成する。
図10は本発明による特徴点検出システムをウェイポイント検出部9007に適用したサーバ9004を含む、コンピュータシステムの構成を示す図である。図に示すように、ユーザのGPSログデータを記録する記録デバイス9001と、GPSログデータをアップロードしたり、加工したデータの結果を表示したりするためのコンピュータ9002と、サーバ9004とが、ネットワーク9003を介して接続されている。
(付記1)ユーザのGPSログデータに含まれるデータポイントの分布に基づいてクラスタリングを行い、各クラスターに含まれるデータポイント数に基づいてそのクラスターにおけるユーザの滞留時間を示す指標を決定し、前記指標に基づいて1以上のクラスターを抽出し、前記抽出したクラスターに基づいてユーザの滞留エリアを形成する滞留エリア検出部であって、前記滞留時間が長いほどそのクラスターが高い確率で抽出される、滞留エリア検出部と、
抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を1つずつ抽出すると共に、各々の前記滞留エリア内の前記データポイントの密集度に基づいて、各々の前記代表点のスコアを決定する代表点抽出部と、
前記スコアに基づいて、各々の前記代表点を序列化したリストを出力する代表点序列化部と、を備えた特徴点検出システム。
第1のデータポイントと第2のデータポイントを、2つのデータポイント間の距離が短いほど高い確率で前記第1及び第2のポイントが同一の階級に属するように分類することによりヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムの各階級を前記クラスターに対応させて、各階級の頻度を前記滞留時間を示す指標として決定する確率的ヒストグラム化部を備えた付記1に記載の特徴点検出システム。
前記確率的ヒストグラム化部によって生成された前記ヒストグラムの各階級のうち、前記滞留時間の長いクラスターに対応する階級を抽出し、前記抽出した階級に属するデータポイントに対して第2のクラスタリングを行うことにより前記滞留エリアを形成する、付記2に記載の特徴点検出システム。
前記確率的ヒストグラム化部によって生成された前記ヒストグラムの各階級のうち、前記滞留時間の長いクラスターに対応する階級を抽出し、前記抽出した階級を前記滞留時間の長短に基づいて2つのグループに分ける、再構成・グループ化部と、
前記2つのグループのうち、前記滞留時間の長い方のグループの階級に属するデータポイントを用いて滞留エリアを形成した後、他方のグループの階級に属するデータポイントを前記滞留エリアに付加し、または新たな滞留エリアを形成して、滞留エリアを形成するクラスター化部と、を備えた付記2に記載の特徴点検出システム。
各データポイントに対してLSH(Locality Sensitive Hashing)を用いて付与されるラベルを用いて、各々のデータポイントが属する階級を決定する付記2から4のいずれかに記載の特徴点検出システム。
ランドマークに対応する地点に対応するデータポイント、及びユーザの嗜好に合った地点に対応するデータポイントの少なくとも一方に対して前記クラスタリングを行い、そのデータポイントが含まれるクラスターが抽出される確率が高くなるように重み付けをする、付記1から5のいずれかに記載の特徴点検出システム。
前記GPSログデータをランダムにサンプリングしてデータポイント数を削減してから前記滞留エリアの抽出を行う、付記1から6のいずれかに記載の特徴点検出システム。
前記GPSログデータに含まれる全てのデータポイントを含む最小範囲で定義される全体領域を複数の固定領域に分割し、各々の前記固定領域について、前記固定領域に属するデータポイント数が多い固定領域ほど高い確率でデータポイントを抽出し、抽出したデータポイントを用いてクラスタリングを行う請求項1から7のいずれかに記載の特徴点検出システム。
抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を1つずつ抽出すると共に、各々の前記滞留エリア内の前記データポイントの密集度に基づいて、各々の前記代表点のスコアを決定する工程と、
前記スコアに基づいて、各々の前記代表点を序列化したリストを出力する工程と、を備えた特徴点検出方法。
ユーザのGPSログデータに含まれるデータポイントの分布に基づいてクラスタリングを行い、各クラスターに含まれるデータポイント数に基づいてそのクラスターにおけるユーザの滞留時間を示す指標を決定し、前記指標に基づいて1以上のクラスターを抽出し、前記抽出したクラスターに基づいてユーザの滞留エリアを形成する滞留エリア検出部であって、前記滞留時間が長いほどそのクラスターが高い確率で抽出される、滞留エリア検出部と、
抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を1つずつ抽出すると共に、各々の前記滞留エリア内の前記データポイントの密集度に基づいて、各々の前記代表点のスコアを決定する代表点抽出部と、
前記スコアに基づいて、各々の前記代表点を序列化したリストを出力する代表点序列化部と、して機能させるプログラム。
Claims (13)
- ユーザのGPSログデータに含まれるデータポイントの分布に基づいてクラスタリングを行い、各クラスターに含まれるデータポイント数に基づいて1以上のクラスターを抽出し、前記抽出したクラスターに基づいてユーザの滞留エリアを形成する滞留エリア検出部と、
抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を抽出すると共に、各々の前記代表点のスコアを決定する代表点抽出部と、
前記スコアに基づいて前記代表点を出力する出力部と、
を備えた特徴点検出システム。 - ユーザのGPSログデータに含まれるデータポイントの分布に基づいてクラスタリングを行い、各クラスターに含まれるデータポイント数に基づいてそのクラスターにおけるユーザの滞留時間を示す指標を決定し、前記指標に基づいて1以上のクラスターを抽出し、前記抽出したクラスターに基づいてユーザの滞留エリアを形成する滞留エリア検出部であって、前記滞留時間が長いほどそのクラスターが高い確率で抽出される、滞留エリア検出部と、
抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を1つずつ抽出すると共に、各々の前記滞留エリア内の前記データポイントの密集度に基づいて、各々の前記代表点のスコアを決定する代表点抽出部と、
前記スコアに基づいて、各々の前記代表点を序列化したリストを出力する代表点序列化部と、を備えた特徴点検出システム。 - 前記滞留エリア検出部は、
第1のデータポイントと第2のデータポイントを、2つのデータポイント間の距離が短いほど高い確率で前記第1及び第2のポイントが同一の階級に属するように分類することによりヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムの各階級を前記クラスターに対応させて、各階級の頻度を前記滞留時間を示す指標として決定する確率的ヒストグラム化部を備えた請求項2に記載の特徴点検出システム。 - 前記滞留エリア検出部は、
前記確率的ヒストグラム化部によって生成された前記ヒストグラムの各階級のうち、前記滞留時間の長いクラスターに対応する階級を抽出し、前記抽出した階級に属するデータポイントに対して第2のクラスタリングを行うことにより前記滞留エリアを形成する、請求項3に記載の特徴点検出システム。 - 前記滞留エリア検出部は、
前記確率的ヒストグラム化部によって生成された前記ヒストグラムの各階級のうち、前記滞留時間の長いクラスターに対応する階級を抽出し、前記抽出した階級を前記滞留時間の長短に基づいて2つのグループに分ける、再構成・グループ化部と、
前記2つのグループのうち、前記滞留時間の長い方のグループの階級に属するデータポイントを用いて滞留エリアを形成した後、他方のグループの階級に属するデータポイントを前記滞留エリアに付加し、または新たな滞留エリアを形成して、滞留エリアを形成するクラスター化部と、を備えた請求項3に記載の特徴点検出システム。 - 前記確率的ヒストグラム化部は、
各データポイントに対してLSH(Locality Sensitive Hashing)を用いて付与されるラベルを用いて、各々のデータポイントが属する階級を決定する請求項3から5のいずれかに記載の特徴点検出システム。 - 前記滞留エリア検出部は、
ランドマークに対応する地点に対応するデータポイント、及びユーザの嗜好に合った地点に対応するデータポイントの少なくとも一方に対して前記クラスタリングを行い、そのデータポイントが含まれるクラスターが抽出される確率が高くなるように重み付けをする、請求項1から6のいずれかに記載の特徴点検出システム。 - 前記滞留エリア検出部は、
前記GPSログデータをランダムにサンプリングしてデータポイント数を削減してから前記滞留エリアの抽出を行う、請求項1から7のいずれかに記載の特徴点検出システム。 - 前記滞留エリア検出部は、
前記GPSログデータに含まれる全てのデータポイントを含む最小範囲で定義される全体領域を複数の固定領域に分割し、各々の前記固定領域について、前記固定領域に属するデータポイント数が多い固定領域ほど高い確率でデータポイントを抽出し、抽出したデータポイントを用いてクラスタリングを行う請求項1から8のいずれかに記載の特徴点検出システム。 - コンピュータの滞留エリア検出部が、ユーザのGPSログデータに含まれるデータポイントの分布に基づいてクラスタリングを行い、各クラスターに含まれるデータポイント数に基づいて1以上のクラスターを抽出し、前記抽出したクラスターに基づいてユーザの滞留エリアを形成する工程と、
前記コンピュータの代表点抽出部が、抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を抽出すると共に、各々の前記代表点のスコアを決定する工程と、
前記コンピュータの出力部が、前記スコアに基づいて前記代表点を出力する工程と、
を備えた特徴点検出方法。 - コンピュータの滞留エリア検出部が、ユーザのGPSログデータに含まれるデータポイントの分布に基づいてクラスタリングを行い、各クラスターに含まれるデータポイント数に基づいてそのクラスターにおけるユーザの滞留時間を示す指標を決定し、前記指標に基づいて1以上のクラスターを抽出し、前記抽出したクラスターに基づいてユーザの滞留エリアを形成し、前記滞留時間が長いほどそのクラスターが高い確率で抽出される工程と、
前記コンピュータの代表点抽出部が、抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を1つずつ抽出すると共に、各々の前記滞留エリア内の前記データポイントの密集度に基づいて、各々の前記代表点のスコアを決定する工程と、
前記コンピュータの代表点序列化部が、前記スコアに基づいて、各々の前記代表点を序列化したリストを出力する工程と、を備えた特徴点検出方法。
- コンピュータを、
ユーザのGPSログデータに含まれるデータポイントの分布に基づいてクラスタリングを行い、各クラスターに含まれるデータポイント数に基づいて1以上のクラスターを抽出し、前記抽出したクラスターに基づいてユーザの滞留エリアを形成する滞留エリア検出部と、
抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を抽出すると共に、各々の前記代表点のスコアを決定する代表点抽出部と、
前記スコアに基づいて前記代表点を出力する出力部と、して機能させるプログラム。 - コンピュータを、
ユーザのGPSログデータに含まれるデータポイントの分布に基づいてクラスタリングを行い、各クラスターに含まれるデータポイント数に基づいてそのクラスターにおけるユーザの滞留時間を示す指標を決定し、前記指標に基づいて1以上のクラスターを抽出し、前記抽出したクラスターに基づいてユーザの滞留エリアを形成する滞留エリア検出部であって、前記滞留時間が長いほどそのクラスターが高い確率で抽出される、滞留エリア検出部と、
抽出された各々の前記滞留エリアから、前記滞留エリアの代表点を1つずつ抽出すると共に、各々の前記滞留エリア内の前記データポイントの密集度に基づいて、各々の前記代表点のスコアを決定する代表点抽出部と、
前記スコアに基づいて、各々の前記代表点を序列化したリストを出力する代表点序列化部と、して機能させるプログラム。
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