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J-GLOBAL ID：201402217809579809   整理番号：14A1467237

多層マルチモーダルLDAを用いた人の動きと物体の統合概念の形成

Integrated Concept of Human Motions and Objects based on Multi-layered Multimodal LDA

著者 (7件)： アッタミミムハンマド (電気通信大学情報理工学研究科) ,  ファドリルムハンマド (電気通信大学情報理工学研究科) ,  阿部香澄 (電気通信大学情報理工学研究科) ,  中村友昭 (電気通信大学情報理工学研究科) ,  中村友昭 ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  船越孝太郎 ((株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン) ,  長井隆行 (電気通信大学情報理工学研究科)
資料名： 日本ロボット学会誌  (ロボ學)
巻： 32  号： 8  ページ： 753-764 (J-STAGE)  発行年： 2014年 
JST資料番号： Y0482A  ISSN： 0289-1824  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： 知能ロボットの開発が盛んに行われているが,未知環境の中でロボットが柔軟に動作するために,物体のカテゴリを認識することは重要な要素である。これまでにpLSA(確率的潜在意味解析)やLDA(潜在ディリクレ割り当て)を拡張したマルチモーダルカテゴリゼーションを提案し,教師なし学習により物体カテゴリの実現性を示してきた。本稿では,物体概念と動き概念を獲得すると同時に,より高いレベルの概念を形成することを考え,下位概念の関係性を表す上位概念を形成するための多層マルチモーダルLDAを提案した。多層概念形成においては,両方の概念が影響し合うことが重要であることが分かった。そしてこの方法が従来の簡易モデルに比べて高い予測性能を有することなどを明確にした。

シソーラス用語： 多モード ,  環境 ,  *知能ロボット ,  分類 ,  教師なし学習 ,  *概念 ,  モデル ,  近似法 ,  意味解析
準シソーラス用語： LDA ,  *カテゴリー化 ,  マルチモーダル ,  概念モデル ,  未知環境

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 多層 ,  マルチモーダル ,  LDA ,  人 ,  動き ,  物体 ,  統合 ,  概念