自己組織的分節化に基づく時系列パターンの学習・認識と生成(テーマセッション, 顔・ジェスチャーの認識・理解)
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概要
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本稿では、一連の人間の行動に関する画像情報(時系列パターン)をまとまった動きの単位に自己組織的に分節・シンボル化するとともに、時系列パターンをシンボル列として認識・生成するシステムを提案する。提案手法では、教師ラベル付き時系列パターンだけでなく、教師ラベルなし時系列パターンの学習・認識・生成が可能である上、追加的に時系列パターンを獲得することも可能である。さらに本稿では提案手法を拡張し、教師あり・教師なし両訓練パターンを用いた、時系列パターンの準教師有り学習法についても述べる。本稿では以上のシステムを実現するために、非単調Recurrent Neural NetworkをExpertとしたMixture of Expertsと、独自のDPマッチング手法を用いた。提案手法の有効性および準教師有り学習機能の評価を、7種類のジェスチャを含んだ動画像を用いた2つの実験により検証した。
- 2005-10-21
著者
-
長谷川 修
東京工業大学像晴報工学研究施設
-
岡田 将吾
東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻
-
長谷川 修
東京工業大学像情報工学研究所
-
岡田 将吾
東京工業大学
-
長谷川 修
東京工業大学
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