HMM遷移ネットワークを用いた人間の行動要素抽出手法：抽出される行動要素の分解能に関する考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-7

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Extraction of human behavior elements using a transition network of HMMs : Consideration on resolution of extracted action elements

著者名: 井上 佳(愛知工業大学),道木 加絵(愛知工業大学),橋本 幸二郎(公立諏訪東京理科大学),道木 慎二(名古屋大学),舟洞 佑記(名古屋大学),鳥井 昭宏(愛知工業大学)

著者名(英語): Kei Inoue|Kae Doki|Kohjiro Hashimoto|Shinji Doki|Yuki Hunabora|Akihiro Torii

キーワード: HMM|行動要素抽出|行動モデル行動モデル|HMM|Action element extraction|Behavioral models

要約(日本語): 近年，様々な分野でロボットが人間と関わりを持つ人間機械協調システムの需要が高まっている。これらのシステムでは何らかのモデルに基づき人間の行動を認識する必要があるため，筆者らは人間の行動モデル生成に関する研究を行ってきた。従来のモデル化手法では，観測した人間の行動を表す時系列データから設計者が1つの行動と判断した区間を手動で切り出し，モデル化を行っていた。そのため，設計者ごとに得られるモデルが異なる，複雑な人間の行動の抽出には設計者の負担が大きいなどの問題があった。そこで我々は，観測した時系列データ中に頻出する一連の時系列データを行動要素とし，HMM遷移ネットワークを用いて自動抽出する手法を提案してきた。本稿では，提案手法において行動要素抽出時に設定が必要な複数のパラメータについて，抽出される人間の行動要素の分解能を決定するためのパラメータ同士の関係についての考察結果を発表する。

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