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J-GLOBAL ID：201702249965985560   整理番号：17A0472865

運動と物体の分類の活動記述の生成【Powered by NICT】

Generation of action description from classification of motion and object

著者 (3件)： Takano Wataru (Mechano-Informatics, University of Tokyo, 7-3-1, Hongo, Bunkyoku, Tokyo, 113-8656, Japan) ,  Yamada Yoshihiko (Mechano-Informatics, University of Tokyo, 7-3-1, Hongo, Bunkyoku, Tokyo, 113-8656, Japan) ,  Nakamura Yoshihiko (Mechano-Informatics, University of Tokyo, 7-3-1, Hongo, Bunkyoku, Tokyo, 113-8656, Japan)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 91  ページ： 247-257  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運動,オブジェクト,言語間の関係の学習,人間行動を記述する文生成への新しいアプローチを提示した。著者らのアプローチは,ヒト運動と運動に作用する物体を分類し,続いてそれら記述文の運動カテゴリーとオブジェクトカテゴリーを統合している。統合は二段階から構成されている。第一段階は,文章中の運動,オブジェクト,単語間の関係を学習する確率。第二段階は,文構造と文の語の順序を学習する確率。第一段階で導かれたモデルは「アクション言語」モデルと「自然言語」モデルとして第二段階で導いたものと呼ばれている。自然言語モデルを用いたアクション言語モデルを統合するためのこのフレームワークは,人間行動から記述文を生成するために適用され,各作用は運動カテゴリーとオブジェクトカテゴリを含む対として認識されているが,作用に関連した語を含む運動とオブジェクトカテゴリーを介して発生し,整理すべき単語は記述文をもたらした。より理論的に,提案アプローチでは,アクション言語モデルを用いて運動とオブジェクトカテゴリーから発生したと思われる複数の単語を探索する,続いて得られる語から生成した自然言語モデルを用いたようであることをこれらの単語の配列探索。RGB-Dセンサにより獲得された人間行動データにそれを適用することによる文生成のための提案した方法を試験し,その有効性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単語 ,  物体認識 ,  人間行動 ,  自然言語 ,  ヒト ,  センサ ,  *言語
準シソーラス用語： 文章生成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 行動記述 ,  ヒト運動 ,  物体認識

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 運動 ,  物体 ,  分類 ,  活動 ,  記述