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J-GLOBAL ID：200902298989656520   整理番号：08A0318541

自己増殖型ニューラルネットワークを用いた時系列データの学習・認識

著者 (2件)： 岡田将吾 (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  長谷川修 (東京工大 像情報工学研究施設)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D  (IEICE Transactions on Information and Systems (Japanese Edition))
巻： J91-D  号： 4  ページ： 1042-1057  発行年： 2008年04月01日 
JST資料番号： S0757C  ISSN： 1880-4535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,オンライン教師なし学習手法であるSelf-Organizing Incremental Neural Network(SOINN)を用いて各状態の出力分布を自己組織的に近似可能な時系列データの学習モデルを提案する。提案手法は従来手法であるストキャスティックDP法を拡張した新規の手法である。ストキャスティックDP法では各状態を一つの多次元正規分布で近似しているのに対し,提案手法では各状態の出力分布がSOINNによって自己組織的に近似される上,各状態の出力分布が詳細に近似されるため,時系列データの頑健なモデル化が可能となる。提案手法の有効性を検証するために,動画像から得られる動作及び音素を用いた認識実験を行った。HMM(Hidden Markov Model)及びストキャスティックDP法と認識精度を比較することで提案手法の有効性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  教師なし学習 ,  学習 ,  *時系列 ,  学習モデル ,  自己組織化 ,  パターンマッチング ,  *パターン認識 ,  動画像 ,  音素 ,  *機械学習 ,  *自己増殖型ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  DPマッチング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (26件)：

• L. R. Rabiner, “A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition,” Proc. IEEE, pp. 257-286, 1989.
• 篠田浩一, “確率モデルによる音声認識のための話者適応化技術,”信学論 (D-II), vol. J87-D-II, no.2, pp. 371-386, Feb.2004.
• 益子貴史, 徳田恵一, 小林隆夫, 今井 聖, “動的特徴を用いたhmmからの音声パラメータ生成アルゴリズム,”音響誌, vol.53, no.3, pp. 192-200, 1997.
• J. Yamato, J. Ohya, and K. Ishii, “Recognizing human action in time-sequential images using hidden Markov models,” Proc. IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 379-387, 1992.
• A. Elgammal, V. Shet, Y. Yacoob, and L. S. Davis, “Learning dynamics for exemplar-based gesture recognition,” Proc. IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol.1, pp. 16-22, 2003.

タイトルに関連する用語 (3件)： 自己増殖型ニューラルネットワーク ,  時系列データ ,  学習