| 講演名 | 2014-01-23 シーケンスの初期段階における識別性能向上のための早期認識(人体・動作の認識と理解,福祉と共生,国際会議報告) 杉本 淳, 森 康久仁, 松葉 育雄, |
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| 抄録(和) | 早期認識とは,時系列シーケンスの認識において,時系列の終了を待たずにできるだけ早い時点で認識結果を出力する問題である.早期認識は行動支援など先回り処理が必要なシステムに使われており,最終的な性能の高さだけでなく,時系列の早い段階で高い性能をあげることも求められている.それに対して,シーケンス全体に対する識別器を構築するのではなく,各時刻固有の弱識別器を構築し,それらを組み合わせる手法が提案されている.この手法を用いることで,シーケンス全体またはサブシーケンスに対して高い性能をあげられるものの,時系列シーケンス長が学習時に設定した値以下のデータを仮定しており,シーケンスの長さが各サンプルデータによって様々である実際の早期認識の場面では,利用することができない.そこで本研究では,上記の手法に時系列生成モデルを適用し,シーケンス長が未知の場合にも対応でき,サブシーケンスでの最適な認識を行える手法を考案した.また,オンライン文字の早期認識実験を行い,提案手法の有用性を示した. |
| 抄録(英) | The early recognition is a problem that outputs a recognition result without waiting for the sequential end in the recognition of the time sequence. The early recognition is used for a system required for the forestall processing, and it is demanded to have high performance at the final stage of sequence, as well as at the early stage of the sequence. Therefore, instead of building an classifier for the whole sequence, an inherent weak classifier for each time is built and put together. This method has high performance for notonly the whole sequence but also for the sub sequence. However, this method assumes a shorter data set than the value setted at the time of learning, so it can not be used for practical early recognition, since the length of the sequence is defferent for each sample data. Therefore, this study proposes a method that applies time series modeling to the original method, so it can be applied when the sequence length is unknown and can perform the most suitable recognition for a sub sequence. In addition, an early recognition experiment of the online letter is performed to prove usefulness of the suggested method. |
| キーワード(和) | 早期認識 / 時系列シーケンス / ブースティング / 隠れマルコフモデル |
| キーワード(英) | Early recognition / Time sequence / Boosting / Hidden Markov Model |
| 資料番号 | PRMU2013-100,MVE2013-41 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE |
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| 開催期間 | 2014/1/16(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Media Experience and Virtual Environment (MVE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | シーケンスの初期段階における識別性能向上のための早期認識(人体・動作の認識と理解,福祉と共生,国際会議報告) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Early recognition for improving classification performance in the initial stage of the sequences |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 早期認識 / Early recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列シーケンス / Time sequence |
| キーワード(3)（和/英） | ブースティング / Boosting |
| キーワード(4)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov Model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 杉本 淳 / Jun SUGIMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院融合科学研究科 Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 森 康久仁 / Yasukuni MORI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院融合科学研究科 Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 松葉 育雄 / Ikuo MATSUBA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 千葉大学大学院融合科学研究科 Graduate School of Advanced Integration Science, Chiba University |
| 発表年月日 | 2014-01-23 |
| 資料番号 | PRMU2013-100,MVE2013-41 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 403 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |