時系列データの変化点検出と分節区間の共有によるノンパラメトリック状態推定モデル(一般セッション,実世界文字認識と理解)
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概要
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隠れマルコフモデルやスイッチング線形動的システムに代表される状態推定モデルとして,近年,状態数の推定も同時に行う手法(ノンパラメトリックベイズ法:NPB法)が注目されている.しかしNPB法による状態推定は一般に,状態が過剰に切り替わる結果を出力する傾向がある.この問題の解決策としてFoxらは自己状態遷移確率を強制的に高める問題を提案したが,本稿では別のアプローチによって従来の問題を解決するNPB法を提案する.具体的には,時系列データの分節化と,分節に対する状態推定を行うことで,まとまったフレームに対する状態推定を実現する.実験では人工データとモーションキャプチャデータへの適用を行い,提案手法は一連の動きを切り出す目的において有用であり,従来手法よりも高速に推定が行えることを示す.
- 2011-12-08
著者
-
佐藤 知正
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下坂 正倫
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
下坂 正倫
東京大学 大学院情報理工学系研究科
-
佐藤 知正
東京大学 大学院情報理工学系研究科
-
佐藤 知正
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻
-
福井 類
東京大学
-
守谷 祐一
東大
-
守谷 祐一
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
福井 類
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
福井 類
東京大学 大学院情報理工学系研究科
-
守谷 祐一
東京大学 大学院情報理工学系研究科
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