視覚情報および使い方と機能の関係に基づく物体概念のモデル化(HCGシンポジウム)
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概要
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本稿では,視覚特徴および使い方と機能の関係に基づいた物体の概念モデルを提案する.物体,特に道具の本質を考えると,それは使用目的を満たすための機能を有していることであると言える.そこで,道具が作用する対象物の道具使用前後の変化を機能と定義し,これをカメラで観測することで機能概念を学習する.また同時に,道具がどのように使われたかを観測することで使い方概念を学習する.そしてシステムは,学習した機能や使い方の概念を基盤として,さらに物体の視覚的特徴との関係性において物体概念を学習する.視覚的特徴は,SIFT(ScaleInvariant FeatureTransform)を用いて表現する.各概念はグラフィカルモデルによって表現されており,学習後は,観測データから確率的に確からしい未観測データの推定を行うことが可能となる.例えば提案モデルは,視覚特徴のみから機能や使い方の推定が可能である.本稿では,実際に実装したシステムによる実験結果を示し,提案モデルの有効性を示す.
- 2008-03-15
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