階層的パーティクルフィルタのための適応的サンプリング分布推定とその剛体の実時間姿勢推定への応用
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概要
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高次元の隠れ状態時系列の推定にパーティクルフィルタ(PF)を用いる際,推定精度を維持するためには多くのサンプルが必要となり,現実的な時間で計算できない.こうした問題に対して,本研究で提案する手法では,状態空間の持つ階層構造を利用して階層化したモデルの各層からの予測分布の混合分布をサンプリング分布として採用し,混合比をオンラインEMアルゴリズムにより逐次推定する.これにより,動的に変化する環境に応じて,どの階層からの情報を重視するかを適応的に決定し,階層間の相互作用のバランスを取り,精度の低下した階層の情報を他の階層の情報を用いて補うことで,サンプル数を少なく抑えつつ頑健で正確な追跡を実現することが可能である.ここでは剛体の姿勢推定及びドライバの頭部姿勢推定を例にとり,提案手法の有効性を確認する.
- 2006-03-08
著者
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
坂東 誉司
株式会社デンソー
-
坂東 誉司
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
清水 幹郎
(株)デンソー統合システム開発部
-
清水 幹郎
(株)デンソー 統合システム開発部
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学
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