特許

J-GLOBAL ID：201903019657601239

移動状況学習装置、移動状況認識装置、方法、及びプログラム

発明者： 遠藤 結城 ,  戸田 浩之 ,  甲谷 優
出願人/特許権者： 日本電信電話株式会社
代理人 (1件)： 特許業務法人太陽国際特許事務所
公報種別：特許公報
出願番号（国際出願番号）：特願2016-175592
公開番号（公開出願番号）：特開2018-041319
特許番号：特許第6529470号
出願日： 2016年09月08日
公開日（公表日）： 2018年03月15日
請求項（抜粋）：

【請求項1】 ユーザについて得られた映像を識別するデータID毎の、前記映像における前記ユーザの移動状況の種類を表すアノテーションを含むアノテーションデータに基づいて、DNN(Deep Neural Networks)構造を持つDNNモデルであって、前記映像における画像系列に含まれる画像から特徴を抽出する畳み込み層、前記画像の特徴を抽象化する全結合層A、センサデータを抽象化する全結合層B、抽象化された前記画像の特徴とセンサデータとの系列データを抽象化するLSTM(Long short-term memory)、移動状況の種類の各々に対する確率を計算する全結合層C、及び出力層からなる前記DNNモデルを構築する移動状況認識DNNモデル構築部と、 前記データID毎の、前記映像における画像系列を含む映像データと、前記データID毎の、前記ユーザについてセンサから前記映像に対応して得られたセンサデータと、前記アノテーションデータと、前記構築された前記DNNモデルとに基づいて、ユーザの移動状況の種類を認識するための移動状況認識DNNモデルを学習する移動状況認識DNNモデル学習部と、 を含む移動状況学習装置。

IPC (3件)：

G06F 16/75 ( 201 9.01) ,  G06Q 50/10 ( 201 2.01) ,  G06T 7/00 ( 201 7.01)

FI (3件)：

G06F 16/75 ,  G06Q 50/10 ZIT ,  G06T 7/00 350 C

引用文献：

審査官引用 (4件)

• "Multimodal Multi-Stream Deep Learning for Egocentric Activity Recognition"
• "Multimodal Gesture Recognition using Multi-stream Recurrent Neural Network"
• "Dynamic hand gesture recognition for wearable devices with low complexity recurrent neural networks
• "Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition"