Tree Augumented Naive Bayesとベイジアンネットを組み合わせたベイズ推定による幼児の室内行動認識
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概要
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人間の行動理解研究を進める上で,動画から行動ラベルを自動的に割り当てることが必要となる.我々はこれまで幼児の行動を天井に設置した魚眼カメラと超音波センサで位置情報を観測し,行動計測のセンサデータから行動ラベルをベイズ推定によって推定する手法の研究を進めてきた.本稿では,尤度の評価にTAN(Tree Augmented Naive Bayes)識別器を使用する手法を提案する.カメラ画像から高次自己相関特徴を求め,人手で割り振られた行動ラベルを教師ラベルとして,TAN識別器を学習する.TAN識別器は特徴量間の交互作用を表現することができるため,従来用いてきたNaive Bayes識別器より高い推定精度が得られる.さらにベイジアンネットワークを用いて行動ラベルの確率的因果構造を学習して得られる事前分布を組み合わせたベイズ推定を行う.これにより,従来手法に比べて尤度関数,事前分布が実際のモデルに近づくため,推定精度の向上につながる.本稿は提案手法と従来手法による行動ラベルの推定精度を実験的に評価し,提案手法の有効性を報告する.
- 2009-03-04
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
-
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
-
原 一之
東京都立産業技術高等専門学校
-
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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