特許
J-GLOBAL ID：202203021185815434
行動識別モデル学習装置、行動識別モデル学習方法、行動識別モデル学習プログラム、及び記録媒体
発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (4件)：
長谷川 芳樹
, 清水 義憲
, 三上 敬史
, 梅景 篤
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2020-144857
公開番号（公開出願番号）：特開2022-039704
出願日： 2020年08月28日
公開日（公表日）： 2022年03月10日
要約：
【課題】各フレームのスコアの正解値を明示的に与えることなく、行動識別モデルを学習させること。
【解決手段】行動識別モデル学習装置10は、対象行動を含む正の学習データ及び対象行動を含まない負の学習データを取得する取得部12と、学習データに含まれる連続する複数のフレームから得られた時系列の特徴量を行動識別モデルに入力し、行動識別モデルから複数のフレームのそれぞれに対するスコアを得る計算部15と、スコアに基づいて、行動識別モデルのパラメータを最適化することで行動識別モデルを学習させる学習部16と、を備え、学習部16は、正の学習データに含まれる複数のフレームのそれぞれに対するスコアの最大値である第1最大値が、負の学習データに含まれる複数のフレームのそれぞれに対するスコアの最大値である第2最大値よりも大きくなるように、パラメータを最適化する。
【選択図】図1
請求項（抜粋）：
行動を識別する行動識別モデルを学習させる行動識別モデル学習装置であって、
人物を撮像することによって得られた動画像を学習データとして取得する取得部と、
前記学習データに含まれる連続する複数のフレームから得られた時系列の特徴量を前記行動識別モデルに入力し、前記行動識別モデルから前記複数のフレームのそれぞれに対するスコアを得る計算部と、
前記スコアに基づいて、前記行動識別モデルのパラメータを最適化することで前記行動識別モデルを学習させる学習部と、
を備え、
前記取得部は、前記行動識別モデルの識別対象となる行動である対象行動を含む正の学習データと、前記対象行動を含まない負の学習データと、を取得し、
前記学習部は、前記正の学習データに含まれる複数のフレームのそれぞれに対するスコアの最大値である第1最大値が、前記負の学習データに含まれる複数のフレームのそれぞれに対するスコアの最大値である第2最大値よりも大きくなるように、前記パラメータを最適化する、行動識別モデル学習装置。
IPC (2件)：
FI (2件)：
G06T7/20 300Z
, G06T7/00 350C
5L096CA04
, 5L096HA02
, 5L096HA11
, 5L096KA04
, 5L096KA15
