ノイズを考慮した人物行動の文法の教師なし学習
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概要
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自然言語の構文解析に用いられている確率文脈自由文法は,映像による人物の行動解析にも使われており,その有効性が報告されている.しかしながら,文の単語列と異なり,映像から得られる人物行動の記号列には多くのノイズが含まれているため,行動文法の学習が困難になる.したがって,高精度の文法学習を行うためには,ノイズ記号を除外した終端記号集合を特定する必要がある.そこで本研究では,最小記述長原理に基づき,ノイズを除外した終端記号集合とそれにともなう文法の獲得手法を提案する.提案手法では,終端記号の全組合せを評価し,各々の部分集合の下で得られた文法の複雑さと観測データの記号列尤度とのトレードオフを定量化する.これにより,評価値の高い終端記号集合と文法の候補を特定することができ,記号列に含まれるノイズを除去しつつ行動文法の基本構造を獲得することが可能となる.実験により提案手法の有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-07-24
著者
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