情報量を考慮した関係記述の類似度に基づく家の初期構造概念の学習
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概要
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AI研究の目標のひとつに, コンピュータビジョンと機械学習とを融合した, 視覚入力からの概念学習システムの実現がある. しかしながら, このようなシステムの実現には以下の課題があったため, 従来, これらは別々の表現や手法によって研究されてきた. (1)獲得する高次概念の種類, (2)幾何→記号表現の変換の問題, (3)概念の分節化の方法. 本論文では, 画像から得られた3Dモデルを入力として抽象的な概念記述を学習する方法について述べる. 第1の問題に対し, 本論文では, 入力となる形状記述が暗黙的に持つ構造を概念として学習する. そのため対象を部分構造に分類して副概念として学習し, 次に副概念間の関係記述を対象の構造概念として学習する方法を提案する. 第2の問題は, 物体の形状を表す3Dモデルと抽象的な概念記述との表現の変換の問題である. 本論文では, 特徴属性は用いず, 3Dモデルから容易に変換可能な, 定性的な幾何関係属性に基づく概念記述言語を定義する. 第3の問題は概念記述を獲得する方法である. 本論文では, 対象記述の部分構造への分割を副概念クラスタリングと呼ぶ. クラスタリング手法として, まず要素間の関係の単純な類似度を定義し, 次に学習例における関係属性値の分布を類似度の重み付けに用いてクラスタリングの精度を改善した, 関係の珍しさの情報量に基づく類似度を提案し, 簡単な家の初期構造概念の学習の実験を行う.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-11-15
著者
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