"歩行者の移動軌跡データから読み取れる行動パターンは,交通,防災,マーケティングなど様々な分野で役立つ情報となる.軌跡データは日夜多数の地点で記録され続けているため,効率的に分析するには行動パターンを検出したのちに可視化することが重要である.本発表では,室内に設置したRGB-Dカメラを用いて記録した歩行者の軌跡データを対象として,特徴抽出の処理とその結果を可視化する手法を提案する.この方法では,まずSAX(Symbolic Aggregate Approximation)を拡張したUniversalSAXで,軌跡データを簡易な記号列に変換する.さらに,重みつきレーベンシュタイン距離を歩行経路間の非類似度として採用し,軌跡データの特徴に基づいてクラスタリングを適用する.最後に,収録された歩行経路と,典型的な歩行経路あるいは滞留発生地点などの特徴抽出結果を可視化する."