人とロボットのインタラクションを通じて、ジェスチャモデルを自律的に獲得するシステムの構築
Incremental Learning of Non-verbal Behavior from Continuous Interaction
概要
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本研究では、人間同士のインタラクションから、ジェスチャなどの非言語情報と、それに対応する意味を追加的に獲得可能なシステムを提案する。提案システムは、従来のジェスチャ認識システムのように設計者が予め認識対象を絞り込むのでなく、非言語情報を観察によって追加的に学習するため、人間の表出する多様な非言語情報や、予め設計困難な個性に依存したジェスチャなどを学習可能である。実験では光学式モーションキャプチャを用いて観測した、ジェスチャを用いて提案システムの評価を行う。
産業界への展開例・適用分野
[適用分野：連続時系列データのデータマイニング]
提案システムは、非分節の時系列データから有意味単位の時系列パターンを抽出し、これを効率よく追加的に記憶させていくことが可能となる。多次元の実数値ベクトルを扱えるためジェスチャだけでなく各種センサにより観測される時系列データからの知識発見・データマイニングなどに利用可能である。利用例として、センサーネットワークから得られる人間の行動履歴からの知識発見などが挙げられる。
研究者
| 氏名 | 専攻 | 研究室 | 役職（学年） |
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| 岡田 将吾 | 知能情報学 | 西田・角研究室 | GCOE助教 |