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J-GLOBAL ID：201802243094030725   整理番号：18A1773225

オブジェクト指向行動の理解に向けて:視覚知覚による音声の構文カテゴリーの接地のための生成モデル【JST・京大機械翻訳】

Towards Understanding Object-Directed Actions: A Generative Model for Grounding Syntactic Categories of Speech Through Visual Perception

著者 (2件)： Aly Amir (Ritsumeikan University, Emergent Systems Laboratory, Japan) ,  Taniguchi Tadahiro (Ritsumeikan University, Emergent Systems Laboratory, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRA  ページ： 7143-7150  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-ロボット協調を成功させるには,ロボットが人間の言語と空間における行動を理解することを可能にする高レベルの認知機能を持つことが必要である。この目的を満たすために,本論文で扱う困難な挑戦は,オブジェクト上の人間行動のダイナミクス,オブジェクト特性(色と幾何学),およびテーブルトップシーンにおけるオブジェクト間の空間的関係を表現する視覚キューに基づくオブジェクト指向行動を理解することである。提案された確率的フレームワークは,言語の文法構造を推論するために,単語の構文カテゴリを決定するために,教師なし部分音声(POS)タグ付けを調査する。オブジェクト指向行動の動力学は,隠れMarkovモデル(HMM)上でモデル化された人間の腕関節の位置を通して特性化される。一方,物体を操作し,3D点雲で表現されるオブジェクトのそれらに加えて,オブジェクトを操作する。これらの対応する点雲は,環境における参照とランドマークの幾何学的特徴と空間的意味を符号化する。提案したBayes学習モデルを,空間における人間ユーザとToyota HSRロボットの間の相互作用実験を通して,首尾よく評価した。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： 幾何学 ,  *視覚 ,  相互作用 ,  待ち行列 ,  言語 ,  ロボット ,  モデリング ,  三次元 ,  キャラクタリゼーション ,  単語 ,  *視知覚 ,  隠れMarkovモデル ,  人間行動
準シソーラス用語： タグ付 ,  *構文 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： オブジェクト指向 ,  行動 ,  理解 ,  視覚知覚 ,  音声 ,  構文 ,  カテゴリー ,  接地 ,  生成モデル