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- アッタミミ ムハンマド
- 電気通信大学情報理工学研究科
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- ファドリル ムハンマド
- 電気通信大学情報理工学研究科
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- 阿部 香澄
- 電気通信大学情報理工学研究科
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- 中村 友昭
- 電気通信大学情報理工学研究科 (株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン
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- 船越 孝太郎
- (株)ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン
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- 長井 隆行
- 電気通信大学情報理工学研究科
書誌事項
- タイトル別名
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- Integrated Concept of Human Motions and Objects based on Multi-layered Multimodal LDA
- タソウ マルチモーダル LDA オ モチイタ ヒト ノ ウゴキ ト ブッタイ ノ トウゴウ ガイネン ノ ケイセイ
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説明
The human understanding of things is based on prediction which is made through concepts formed by categorization of their experience. To mimic this mechanism in robots, multimodal categorization, which enables the robot to form concepts, has been studied. On the other hand, segmentation and categorization of human motions have also been studied to recognize and predict future motions. This paper addresses the issue of how these concepts are integrated to generate higher level concepts and, more importantly, how the higher level concepts affect each lower level concept formation. To this end, we propose multi-layered multimodal latent Dirichlet allocation (mMLDA) to learn and represent the hierarchical structure of concepts. We also examine a simple integration model and compare with the mMLDA. The experimental results reveal that the mMLDA leads to better inference performance and, indeed, forms higher level concepts integrating motions and objects that are necessary for real-world understanding.
収録刊行物
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- 日本ロボット学会誌
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日本ロボット学会誌 32 (8), 753-764, 2014
一般社団法人 日本ロボット学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282679704260480
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- NII論文ID
- 130004707659
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- NII書誌ID
- AN00141189
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- ISSN
- 18847145
- 02891824
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- NDL書誌ID
- 025863064
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- journal article
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- データソース種別
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- JaLC
- NDLサーチ
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可