文献

J-GLOBAL ID：201702227831783349   整理番号：17A1251810

触覚理解のための構造化出力関連辞書学習【Powered by NICT】

Structured Output-Associated Dictionary Learning for Haptic Understanding

著者 (5件)： Liu Huaping (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Sun Fuchun (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Guo Di (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Fang Bin (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Peng Zhengchun (Department of Optoelectronic Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 47  号： 7  ページ： 1564-1574  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  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： 触覚センシングとフィードバックは知覚,理解し,世界を操作する人間とロボットのための非常に重要な役割を果たしている。触覚センサによって知覚される多くの特性は形容詞によって特性化できるので,触覚理解のための触覚形容詞のセットを開発することは合理的である。が,多ラベル分類問題として触覚理解を定式化した。本論文では,異なる形容詞ラベル間の固有関係を利用し,構造化された出力関連情報を導入することにより軽快した新しい辞書学習法を開発した。このような方法は,ラベル相関情報を利用して,多標識触覚理解タスクにより適している。添加では,辞書学習と分類器設計問題を解き,それぞれ二つの反復アルゴリズムを開発した。最後に,Penn触覚形容詞コーパス2を公共利用可能な触覚配列データセットに関する広範な実験的検証を行い,提案した方法の利点を示した。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： キャラクタリゼーション ,  *触覚 ,  コーパス ,  ロボット ,  定式化 ,  *構造形成 ,  触覚センサ
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  形容詞 ,  触覚センシング ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 触覚 ,  理解 ,  構造化 ,  辞書学習