ファジー連想記憶システムを用いた動作認識
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概要
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従来の動作認識手法は,その知識表現がわかりにくい,ロバスト性が小さい,などの問題があった.本論文では,わかりやすい知識表現により,ロバストに人間の動作を認識することを目的として,ファジー連想記憶システムを利用した手法を提案する.本手法では,動作を表す時系列パターンに含まれる特徴的な状態の遷移パターンを定義したファジー推論ルールを,連想記憶システムに埋め込んでおく.このファジー連想記憶システムでは,状態遷移パターンを入力として推論を実行し,動作を認識する.ファジー連想記憶システムによる推論の特徴として次の二つがある.(1)知識を推論ルールとして表現できるので,人間にとって理解しやすい.(2)入力情報が一部欠落した場合やあいまいな場合でも,条件部と結論部の双方向処理により,情報を補ったり,推論時のあいまいさの度合を制御したりすることで,適切な推論結果を得る.本手法では,動作の時系列パターンを状態遷移パターンに変換し,前記の特徴をもつ連想推論を利用することにより,ロバストな認識を行うことが可能である.オンライン実験で,不特定人物の動作について評価した結果,本手法の有効性が示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-08-25
著者
-
高木 友博
明治大学理工学部情報科学科
-
山口 亨
都立科学技術大学電子システム工学科
-
山口 亨
宇都宮大学
-
牛田 博英
ファジィ工研
-
牛田 博英
国際ファジィ工学研究所
-
高木 友博
松下電器産業株式会社マルチメディアソフト推進室
-
高木 友博
松下電器産業(株)マルチメディアソフト推進室
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