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J-GLOBAL ID：201802228209945778   整理番号：18A2100832

データ増強を用いた人間意図予測の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Human Intention Prediction Using Data Augmentation

著者 (3件)： Li Shengchao (School of Engineering Technology, Purdue University, West Lafayette, IN, 47907, USA) ,  Zhang Lin (School of Engineering Technology, Purdue University, West Lafayette, IN, 47907, USA) ,  Diao Xiumin (School of Engineering Technology, Purdue University, West Lafayette, IN, 47907, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： RO-MAN  ページ： 559-564  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 人間-ロボット相互作用における重要な課題の一つは,ロボットが人間の意図を予測することを可能にする方法である。本研究では,限られた訓練データしか利用できない場合に,データ拡張技術が人間の意図予測にどのように貢献できるかを調べた。具体的には,指定された目標に向けてボールを投球する人の意図を予測する実験を行った。種々のデータ増強法による予測性能を示し,比較した。実験結果は,予測精度が50%から75%まで改善できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロボット ,  *予測
準シソーラス用語： 予測精度 ,  予測性能 ,  訓練データ ,  ヒューマンロボットインタラクション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ増強 ,  人間 ,  意図 ,  予測