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직교화된 기저 행렬의 전치행렬에 2 이상의 센서로부터 획득된 주파수 도메인의 센서 데이터에 관한 센서 데이터 행렬을 곱하여 ONMF 기반 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부; 및추출된 상기 ONMF 기반 특징 벡터를 2 이상의 사용자의 행동 유형 중 어느 하나로 분류하는 멀티 클래스 분류부;를 포함하고,상기 직교화된 기저 행렬은, 기저 행렬에 관한 의사역을 계산하지 않고 ONMF 기반 특징 벡터를 추출할 수 있도록 스티펠 다양체를 이용하여 근사적으로 직교화된 행렬인 사용자 행동 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 주파수 도메인의 센서 데이터의 적어도 일부를 보정하는 센서 데이터 보정부;를 더 포함하며,상기 주파수 도메인의 센서 데이터는, 자이로 센서 데이터를 이용하여 상기 센서 데이터 보정부에 의하여 글로벌 좌표계로 변환된 센서 데이터인 사용자 행동 인식 장치
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제2항에 있어서,상기 특징 벡터 추출부는, 주파수 도메인의 센서 데이터 및 시간 도메인의 센서 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 비-ONMF 기반 특징 벡터를 더 추출하고, 상기 ONMF 기반 특징 벡터 및 상기 비-ONMF 기반 특징 벡터를 결합하여 통합 특징 벡터를 생성하며, 상기 멀티 클래스 분류부는, 상기 통합 특징 벡터를 2 이상의 사용자 행동 유형 중 어느 하나로 분류하는 사용자 행동 인식 장치
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제1항에 있어서,상기 직교화된 기저 행렬은, 기저 행렬 및 상기 기저 행렬에 대응하는 인코딩 행렬이 수렴할 때까지 업데이트하여 얻어진 행렬인 사용자 행동 인식 장치
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삭제
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2 이상의 센서로부터 획득된 주파수 도메인의 센서 데이터에 관한 센서 데이터 행렬을 상기 센서 데이터 행렬에 관한 직교화된 제1 기저 행렬의 전치행렬에 곱하여 ONMF 기반 특징 벡터를 추출하는 제1 특징 벡터 추출부;1 이상의 레이블 정보를 포함하는 레이블 행렬을 상기 제1 기저 행렬과 동일한 인코딩 행렬을 갖는 상기 레이블 행렬의 제2 기저 행렬의 전치행렬에 곱하여 레이블 기반 특징 벡터를 추출하는 제2 특징 벡터 추출부;상기 제1 특징 벡터 및 상기 제2 특징 벡터를 결합하여 통합 특징 벡터를 생성하는 통합 특징 벡터 생성부; 및 상기 통합 특징 벡터를 2 이상의 사용자 행동 유형 중 어느 하나로 분류하는 멀티 클래스 분류부;를 포함하고,상기 직교화된 제1 기저 행렬은 기저 행렬에 관한 의사역을 계산하지 않고 ONMF 기반 특징 벡터를 추출할 수 있도록 스티펠 다양체를 이용하여 근사적으로 직교화된 행렬인 사용자 행동 인식 장치
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제6항에 있어서,상기 제1 기저 행렬은, 상기 제1 기저 행렬 및 상기 제1 기저 행렬에 대응하는 인코딩 행렬이 수렴할 때까지 업데이트하여 얻어진 행렬인 사용자 행동 인식 장치
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복수의 센서부에서 측정된 센서 데이터에 관한 센서 데이터 행렬이 획득되는 센서 데이터 획득 단계;ONMF 기반 특징벡터의 성분을 포함하는 통합 특징 벡터가 추출되는 특징 벡터 추출 단계; 및상기 통합 특징 벡터에 관한 기저 행렬이 생성되는 기저 행렬 생성 단계;를 포함하고,상기 기저 행렬은 기저 행렬에 관한 의사역을 계산하지 않고 ONMF 기반 특징 벡터를 추출할 수 있도록 스티펠 다양체를 이용하여 근사적으로 업데이트되는 사용자 행동 특징 추출을 위한 ONMF 기반 기저 행렬 생성 방법
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제8항에 있어서,상기 기저 행렬 생성 단계는, 상기 기저 행렬 및 상기 기저 행렬에 관한 인코딩 행렬이 랜덤으로 초기화되는 단계;초기화된 기저 행렬 및 초기화된 인코딩 행렬에 대하여 반복적인 업데이트가 수행되는 단계; 및상기 기저 행렬의 직교화가 수행되는 단계;를 포함하는 사용자 행동 특징 추출을 위한 ONMF 기반 기저 행렬 생성 방법
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복수의 센서부에서 측정된 센서 데이터에 관한 센서 데이터 및 스펙트로그램이 획득되는 단계;획득된 센서 데이터에 관한 스펙트로그램 및 레이블 데이터에 근거하여 OSSNMF 기반 특징벡터의 성분이 포함되는 통합 특징 벡터가 생성되는 단계;상기 센서 데이터에 관한 제1 기저 행렬, 상기 레이블 데이터에 관한 제2 기저 행렬 및 인코딩 행렬이 랜덤 초기화되는 단계; 및 초기화된 제1 기저 행렬, 초기화된 제2 기저 행렬 및 초기화된 인코딩 행렬에 대하여 업데이트가 수행되는 단계;를 포함하고,상기 업데이트가 수행되는 단계는상기 제1 기저 행렬이 기저 행렬에 관한 의사역을 계산하지 않고 ONMF 기반 특징 벡터를 추출할 수 있도록 스티펠 다양체를 이용하여 근사적으로 업데이트되는 단계를 포함하는 사용자 행동 특징 추출을 위한 OSSNMF 기반 기저 행렬 생성 방법
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제11항에 있어서,상기 업데이트가 수행되는 단계에서, 제1 기저 행렬이 수렴하는 경우에는 업데이트가 종료되고, 그렇지 않은 경우에는 계속해서 업데이트가 수행되는 사용자 행동 특징 추출을 위한 OSSNMF 기반 기저 행렬 생성 방법
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제11항에 있어서, 상기 업데이트가 수행되는 단계는, 상기 제1 기저 행렬이 L2 정규화되는 단계를 더 포함하는 사용자 행동 특징 추출을 위한 OSSNMF 기반 기저 행렬 생성 방법
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