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J-GLOBAL ID：201702262616272617   整理番号：17A0380762

ロボット認識,学習と記憶のための統合確率的枠組み【Powered by NICT】

An integrated probabilistic framework for robot perception, learning and memory

著者 (6件)： Martinez-Hernandez Uriel (Sheffield Robotics Laboratory, U.K.) ,  Damianou Andreas (Sheffield Robotics laboratory, U.K.) ,  Camilleri Daniel (Sheffield Robotics Laboratory, U.K.) ,  Boorman Luke W. (Sheffield Robotics Laboratory, U.K.) ,  Lawrence Neil (Sheffield Robotics laboratory, U.K.) ,  Prescott Tony J. (Sheffield Robotics Laboratory, U.K.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ROBIO  ページ： 1796-1801  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： の複数の感覚様式からの学習と知覚はヒトと相互作用できるインテリジェントシステムの開発のための重要なプロセスである。ロボットにおける知覚,学習と記憶のための統合された確率的フレームワークを提案した。提案フレームワークのコア成分は,基礎としてGauss過程を用い,人間の記憶の機能を模倣する計算合成自伝的記憶モデルである。原理的Bayes確率的フレームワークを介して作動する,記憶モデルである複数の感覚モダリティ,周辺環境の認識と理解を向上させることからデータフローと統合することができた。モデルを検証するために,iCubヒューマノイドロボットでの著者等のフレームワークは,人々との相互作用を介して人間の顔,腕運動と触覚身振りの認識と学習を実装した。結果は,複数の感覚入力を統合し,正確な学習と認識のためのにこの方法の柔軟性を実証した。,提案の統合型確率的フレームワークは,ロバストな知的システムのための有望なコア技術,認識,学習者とそれらの環境と相互作用することを提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  触覚 ,  相互作用 ,  *ロボット ,  柔軟性 ,  Gauss過程 ,  ヒト
準シソーラス用語： 学習者 ,  身振り ,  データフロー ,  モダリティ ,  自伝的記憶 ,  インテリジェントシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  学習 ,  統合 ,  確率 ,  枠組み