高次元時系列情報を用いた人間の行動モデルに基づく人間の運転行動認識

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-063

グループ名: 【全国大会】平成22年電気学会全国大会論文集

発行日: 2010/03/05

タイトル(英語): Recognition of human driving behavior based on human behavior model with high dimensional time series information.

著者名: 橋本 幸二郎(愛知工業大学),道木加絵 (愛知工業大学),道木 慎二(名古屋大学),大熊 繁(名古屋大学)

著者名(英語): Kohjiro Hashimoto(Aichi Institute of technology),Kae Doki(Aichi Institute of technology),shinji Doki(Nagoya Univercity),Shigeru Okuma(Nagoya Univercity)

キーワード: 隠れマルコフモデル|人間の行動認識

要約(日本語): 近年では、人間の所望するタスクが間違いなく達成できるように人間が行う操作（行動）をシステムが認識・理解し支援するシステムが望まれている。そこで、我々はこれまで人間の行動のモデル化手法を提案してきた。本手法では人間の行動と周囲の状況変化との関係をIF-THENルールとHMMを用いてモデル化する。このとき、周囲の状況変化をセンサによる多次元の時系列データで表現する。しかし、これまでは周囲の状況を3次元の時系列データで表現した場合しか検証しておらず、周囲の状況が高次元化した場合の提案手法の検証は行っていなかった。そこで、本稿では時系列データの次元数を高くした場合において提案した行動のモデル化手法の有効性を検証する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,711 Kバイト