A Characteristic-part Extraction Scheme from Similar Motions - by making recognition of human motion into an example -

摘要

近年ロボットは技術の発達や低価格化に伴い、日常生活により身近になってきている。しかし未だ十分な自律性とそのための学習機構を持つには遠く、ロボットの思考や行動は逐一設計者やユーザが編集、作成しなければならない。行動学習において動作の獲得や認識、再生、合成を扱った研究は多いものの、動作から概念形成に役立つ情報を得ようというのを直接ねらいとする研究は少ない。動作データ間に存在する類似性とその理由を見出して整理することは、柔軟な認識や思考に役立つ情報と考えられる。本論文では隠れマルコフモデルを用いた行動認識に基づき、観測した複数の動作間の類似性と、その原因となっている体の部位を抽出する手法を提案する。 検証実験の結果、擬似データに対しては正解率100%、人間の動作に対しては、7動作中"蹴る", "パンチ", "手を振る", "寝る"の動作において、人間の主観に近い結果を得ることに成功した。