室内における幼児の行動予測のための確率的因果構造モデルの学習と推論
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概要
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室内における幼児の行動を観測して認識することは,幼児の危険回避を考える上で非常に重要な課題である.本発表では,実際の日常生活空間に近い環境で幼児の行動を観測した画像等の各種センサーデータから,その行動を予測するための行動モデルの統計的学習を行う事例を紹介する.近年の計算機能力の上昇に伴い,ベイジアンネットワークをはじめとする複雑なグラフィカルモデルを問題へ適用することが工学として現実的になってきた.グラフィカルモデルを用いることで,実世界の問題に内在する様々な事前知識をうまく取り扱うことができる可能性が生まれてきている.本稿では,室内において幼児の行動を観測した動画像および超音波位置センサーデータから行動の時系列に関する確率的因果構造を,ベイジアンネットワークによりモデル化する.それにより,従来の機械学習の手法を用いた最尤推定に比べて,行動の認識精度を大きく向上させたことについて述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-05
著者
-
本村 陽一
(独)産業技術総合研究所デジタルヒューマン工学研究センター
-
本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター
-
本村 陽一
独立行政法人産業技術総合研究所
-
田中 和之
東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻
-
西田 佳史
産業技術総合研究所
-
西田 佳史
(独)産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター人間行動理解チーム
-
石川 詔三
東京都立産業技術高等専門学校
-
河田 諭志
東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻
-
田中 和之
東北大学大学院情報科学研究科
-
本村 陽一
産業技術総合研究所サービス工学研究センター大規模データモデリング研究チーム
-
本村 陽一
産業技術総合研 デジタルヒューマン研究セ
-
西田 佳史
産業技術総合研
-
石川 詔三
電気通信大学
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