マルチモーダル情報を用いたhLDAに基づく階層的概念の獲得

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IM12072

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 計測研究会

発行日: 2012/12/12

タイトル(英語): Formation of Multimodal Hierarchical Concept Using hLDA

著者名: 安藤 義記(電気通信大学),中村 友昭(電気通信大学),荒木 孝弥(電気通信大学),長井 隆行(電気通信大学)

著者名(英語): Ando Yoshiki(The University of Electro-Communications),Nakamura Tomoaki(The University of Electro-Communications),Araki Takaya(The University of Electro-Communications),Nagai Takayuki(The University of Electro-Communications)

キーワード: ロボット|マルチモーダル|教師なし学習|カテゴリ分類|Robot|multimodal|unsupervised learning|categorization

要約(日本語): 本稿では，Hierarchical Latent Dirichlet allocation(hLDA)を用いたロボットによる階層的な物体概念の形成を行う．LDAにnested Chinese restaurant processを導入することで，ロボットは取得した物体の情報から階層的な分類が可能となる．各階層におけるカテゴリのメンバは共通の特徴を有し，この共通した特徴に注目することで，物体概念だけではなく，その他の様々な抽象的概念をロボットは獲得することが可能となる．また，物体の特徴量としてマルチモーダル情報を用いることにより，より人間の感覚に即したカテゴリ分類が可能となる．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 4,742 Kバイト