抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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零ショット学習(ZSL)は約まで見られなかったジェスチャクラスを認識することができている。型認識を示したジェスチャはこれまで観測されたものからの発現の新しい形であるという理解を含んでいるが,他の全てのジェスチャ(関連)に対する普遍的埋込み情報を持っている。同じ問題の一部として,この新しいジェスチャを伝える何作用/コマンド決定するために必要である,自律的コマンドに反応した。この分野の研究は,ZSLが起こる領域に光を当てるであろう,自発的ジェスチャーのような。人々は観察者に新しい可能性があることをジェスチャを行った。gesturerは学習,問題を解くまたは新しい言語を獲得した場合,この現象が起こった。,ヒトのように同じ方法で,自発的ジェスチャを認識する機械の能力がより流暢な人間-機械相互作用を可能にする。本論文では,適応学習に基づくZSLのための新しいパラダイムを記述,アルゴリズムによって実施された,転移学習の量を決定することが可能であるが,どのように多くの知識は,新しいジェスチャ観察から得ている。もう一つ別の成果は,与えられたコマンドのための最良の意味記述子であると提案されたZSLアプローチの一部としてそれを使用するかを決定する方法である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】