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J-GLOBAL ID：201702263278783545   整理番号：17A0456782

視覚ベース認知屋内ナビゲーションのためのウェアラブル仮想アッシャー【Powered by NICT】

A Wearable Virtual Usher for Vision-Based Cognitive Indoor Navigation

著者 (6件)： Li Liyuan (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Xu Qianli (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Chandrasekhar Vijay (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Lim Joo-Hwee (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Tan Cheston (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore) ,  Mukawa Michal Akira (Institute for Infocomm Research, A*STAR, Singapore)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 4  ページ： 841-854  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 認知科学,人工知能,コンピュータビジョン,モバイルコンピューティング技術の進歩に刺激されて,自己中心的視知覚に基づく認知屋内ナビゲーションのためのウェアラブル仮想アッシャーを提案し実装した。室内環境における認知経路探索の新しい計算フレームワークを提案し,文脈モデル,経路モデルとプロセスモデルを含んでいる。階層構造は,屋内シーンの認知文脈知識を表現するために提案した。開始位置と目的地が与えられた時,Bayesネットワークモデルは,コンテキストモデルから導かれた航路を表現するために提案した。リアルタイム個人視点視覚入力に基づくナビゲーションの動的過程,多重非同期時間依存性を収容するのに提案する動的Bayesネットワーク(DBN)モデル。トリップセグメントによる旅行時間の大きな変動に適応するために,DBNモデルのためのオンライン適応アルゴリズムを提案し,自己適応型DBNをもたらした。プロトタイプシステムは,技術的性能とユーザ経験のために構築し,試験した。定量的評価では,隠れマルコフモデルに基づくベースラインアプローチと比較して提案手法は精度において13%以上の改善を達成することを示した。ユーザ研究において,提案システムでは,参加者を誘導するそれらの目的地への,複数の側面におけるヒトアッシャーをエミュレートする。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： 経路探索 ,  ヒト ,  認知科学 ,  視知覚 ,  *人工知能 ,  屋内環境 ,  隠れMarkovモデル ,  時間依存性 ,  階層構造 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 信念ネットワーク ,  目的地 ,  *屋内 ,  *ウェアラブル ,  *屋内ナビゲーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚 ,  認知 ,  屋内ナビゲーション ,  ウェアラブル ,  仮想 ,  シャー