対話を用いた物体認識のための候補選択戦略(機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 学習理論とパターン認識メディア理解, 機械学習による自然言語処理・言語処理を利用したメディア理解, 一般)
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概要
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本論文では, 対話を用いた物体認識システムにおいて, 複数の物体候補が認識結果として得られた場合の, ユーザにとって負担の少ない候補選択戦略について述べる.ここでは, 候補を見やすく表示することや一回あたりの選択肢数を減らすための階層的な選択を導入することで, 選択にかかる時間を最小化する戦略を採る.最初にいくつかの候補表示方法と階層的選択法を提案して, 次に各手法によってどの程度選択が容易になるかを主観テストにより検証する.最後に, これらを定量的に評価するために, 候補選択時間をユーザの認識時間, 返答作成時間, 音声対話時間に分けて, 各々の定式化を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-18
著者
-
島田 伸敬
立命館大学
-
槙原 靖
大阪大学工学研究科
-
槇原 靖
大阪大学大学院工学研究科
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科
-
島田 伸敬
現在,立命館大学
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