動きアテンションによる物体の抽出とオンライン教師なし学習による物体認識(一般セッション(3))(ユビキタスコンピューティングのためのパターン認識・理解)
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概要
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従来の物体認識では,予め物体について正解ラベルを用いて学習しておくことで認識を行うことが一般的である.しかし,様々な環境において柔軟に物体認識を行うためには,未知の物体を随時学習していくことが求められる.本研究では情景中から自動的に物体を抽出し,未知物体を付加的に学習するシステムを提案する.提案システムでは,動きアテンションにより視野内の動きに注目することで情景中の物体を自動的に抽出し,2次元HMMによってモデル化を行う.このとき,同じ物体を見続けているという情報を積極的に利用することで教師なしでの学習を可能とする.本橋では,提案システムを汎用PCへ実装し実環境において行った物体の学習,認識の実験を通して,提案システムの有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-03-11
著者
-
榑松 明
電気通信大学電子工学専攻
-
榑松 明
電気通信大学大学院電気通信学研究科
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榑松 明
電気通信大学 電子工学科
-
榑松 明
電気通信大学 電気通信学研究科 電子工学専攻
-
長井 隆行
電気通信大学
-
中里 智樹
電気通信大学電子工学専攻
-
中里 智樹
電気通信大学電気工学専攻
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