ロボット応用のための人間-機械相互作用強化におけるマルチモーダルデータ融合:調査【JST・京大機械翻訳】

Mohd Tauheed Khan; Nguyen Nicole; Javaid Ahmad Y

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212233977006 整理番号：22P0290344

ロボット応用のための人間-機械相互作用強化におけるマルチモーダルデータ融合:調査【JST・京大機械翻訳】

Multi-Modal Data Fusion in Enhancing Human-Machine Interaction for Robotic Applications: A Survey

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年02月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人間-機械インタラクションは,今日,何十年もの間,新しい応用とともに,何十年もの間,周辺であった。達成すべき主要な目標の一つは,人間が他人とどのように相互作用するかと類似の相互作用を設計することである。したがって,より現実的で容易な人間機械インタラクションを複製できる対話型システムを開発する必要がある。一方,開発者と研究者は,この目標を達成するために使用される最先端の方法論を意識する必要がある。ロボットアプリケーション領域におけるタスクを達成するために,複数の入力を用いて実装された最先端のデータ融合技術を有する研究者を提供するために,この調査を提示した。さらに,入力データ様式は,医療産業の発展に寄与するヘルスケア産業を含む無数の産業で,単峰型およびマルチモーダルシステムおよびそれらの応用に広く分類される。専門家は,異なるモダリティを用いて患者を調べるのを助けるであろう。マルチモーダルシステムは,単一入力,例えばジェスチャー,音声,センサおよび触覚フィードバックとして使用された入力の組合せによって区別される。これら全ての入力は融合しないかもしれず,マルチモーダルシステムの別の分類を提供する。調査は,マルチモーダルシステムに使用する技術の概要で結論を下した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, , , , , ,

前のページに戻る