ノンパラメトリックベイズモデルを用いた行動認識

概要

既存の行動認識は認識対象とする行動を予め学習しておく必要があるが、日常生活内で人間が行う行動種は数多く、また同じ行動であっても多様性を持つ。あらゆる行動とそのバリエーションを予め学習しておくことは事実上不可能であるため、事前学習のみによる行動認識は実用性に難がある。そこで、言語モデルにおけるノンパラメトリックベイズモデルを用いた形態素解析の技術を取り入れることで、事前に学習をすることなく多種多様な行動の認識を可能とすることを目的としている。

産業界への展開例・適用分野

人間の生活圏内で使用される監視カメラやロボットへの適用が考えられる。既存の行動認識でも利用は可能であるが、使用できる範囲に限りがあったり、システムを監視する人間が必要であるなどの制約がある。しかし、提案技術では未知の情報に接しても自動的に学習していくため、そのような制約に縛られることがない。そのため汎用的かつ人的コストの削減が可能となるであろう。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
澤田 智治	システム科学専攻	石井研究室	修士2回生
前田 新一	システム科学専攻	石井研究室	助教

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