区間線形動的システムによる時系列イベントの学習と識別(卒論セッション)
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概要
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本研究の目的は音声や映像といった時系列データを解析することで人の発話や表情といった動的イベントの認識を可能とすることである.従来,動的イベントの認識には大きく分けて二つの方法が用いられてきた.線形動的システムのように連続状態モデルに基づく方法とHMMのように離散状態モデルに基づく方法である.連続状態モデルに基づく方法は信号の時間的変化を詳細に記述出来るが,複雑な構造を持つイベントの識別には適さない.一方,離散状態モデルに基づく方法は複雑な構造を持つイベントを識別できるが信号の時間的な変化を詳細に記述することは出来ない.そこで,本研究では連続状態モデルを用いて信号の変化を詳細に記述しながら離散状態モデルを用いて複雑な構造を持つイベントの識別を可能とするモデルを提案する.これら二つのモデルは,特定の動的システムに従う時間区間をもとに統合する.これにより,入力信号の時間的な変化を詳細に記述しながら複雑な構造を持つ動的イベントの認識が可能となる.本研究では提案モデルを発話イベントを用いて検証した.
- 2004-05-06
著者
-
松山 隆司
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
川嶋 宏彰
京都大学大学院情報学研究科
-
松山 隆司
京都大学大学院 情報学研究科知能情報学専攻
-
堤 公孝
京都大学情報学研究科
-
堤 公孝
京都大学大学院情報学研究科
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