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J-GLOBAL ID：201902221833261839   Reference number：19A2438634

多層統計モデルを用いた運動の言語化

Author (1)： TAKANO WATARU (大阪大)
Material： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
Volume： 37th  Page： ROMBUNNO.1A3-09  Publication year： Sep. 03, 2019 
JST Material Number： L4867A  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： modification ,  Language ,  *intelligent robot ,  action and behavior ,  *action ,  *motion capture ,  statistical model ,  model
Semi thesaurus term： statistical model ,  *verbalization ,  motion generation

JST classification (2)： Motion and control of robots  (IC04012J) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (2)：

• W. Takano and Y. Nakamura. Statistical mutual conversion between whole body motion primitives and linguistic sentences for human motions. International Journal of Robotics Research, 34(10):1314-1328, 2015.
• M. Plappert, C. Mandery, and T. Asfour. Learning a bidirectional mapping between human wholebody motion and natural language using deep recurrent neural networks. Robotics and Autonomous Systems, 109:13-26, 2018.

Terms in the title (4)： 多層 ,  統計モデル ,  運動 ,  言語化