手と物体の相互作用の認識とその知識グラフの生成

IPSJ

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知識グラフの形での行動述語表現としてのビッグデータは，スマートシティ，スマートホーム，ロボットの計画などにおいて中心的な役割を担うことが考えられる．これは，行動述語より，これに付随した行動の主体や被主体が上位アプリケーションには大きな情報源となるからである．本論文では，手と手に関係する物体の相互関係を自動的に認識して，その関係を動作述語，動作主体，被主体という知識グラフとして記述するシステムを深層学習を用いて構築した． 特に, 人間の手の形状を足掛かりとして, 手と物体との近接性の判定アルゴリ ズムに手の形状を考慮するアルゴリズムとして構築した. Stair Labの一部の データセットを用いて検証し, 83%の正解率を達成した.

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