機能と視覚的情報の関係性に基づく物体の概念モデル
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概要
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本論文では,視覚特徴と機能の関係に基づいた物体の概念モデルを提案する.物体は,使用目的や用途が存在しており,それらを満たすための機能を有している.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.さらに,この機能と視覚特徴の関係性により物体概念の学習を行う.視覚的特徴は,SIFT(Scale Invariant Feature Transform)を用いて表現する.物体概念はグラフィカルモデルによって表現されており,教師なしで物体概念を学習することができる.さらに,学習されたグラフィカルモデルを用いることで,未観測情報の予測を行うことが可能となる.たとえば,提案モデルでは,視覚特徴のみから機能を予測することが可能である.本論文では,実際に49個の道具を用いて実験を行い,提案モデルの有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-08-15
著者
-
中村 友昭
名古屋大学高等研究院
-
長井 隆行
電気通信大学
-
長井 隆行
電気通信大学知能機械工学専攻
-
中村 友昭
電気通信大学大学院電気通信学研究科電子工学専攻
-
中村 友昭
電気通信大学電子工学専攻
-
中村 友昭
電気通信大学
-
中村 友昭
電気通信大学大学院情報理工学研究科
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