エージェントの確信度を用いた画像・音声情報からの物体概念獲得
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概要
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計算機上で概念を構築し, 様々な処理に利用するために, 概念を言語シンボルによって記述する方法が一般的に用いられる. これは, 言語シンボルによる概念の記述が人間にとって容易であるためであるが, 人間の記述によらない概念構成時においては, シンボルの利用が前提条件とはならないと考えた. 本稿では刺激の同時性を用いて音声・画像刺激を関係付け, 異種刺激間の関係を用いて概念を表現することによって, 言語シンボルを使用せずに概念の獲得, そして獲得した概念を利用した様々な処理を行うことの可能な枠組を提案する. この枠組では音声・画像刺激を使用するために, これらを認識する必要がある. しかし, 音声・画像の認識処理では誤りの発生が避けられないため, 認識の難易度によって"確信度"を決定し, これを用いて誤りの検出・訂正を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-22
著者
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