運動パターンの視覚による学習と予測
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概要
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物体や生体の運動を視覚的情報より学習・予測・認識するモデルをエルマン型リカレントネットワークにより構成し, 複雑な軌道を持つ複数の運動パターンを用いて計算機実験を行なった. 特に, 本研究では人間の動作から得られた時系列データを用いて、ネットワークの持つ短期予測能力, 長期予測能力, 動作クラスの識別能力, 視点方向変化に対する汎化能力, 複数の視点から見た運動パターンの学習・予測能力, 時間変化に対する適応性を分析検討した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-06-19
著者
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