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(In Japanese)情報処理装置、情報処理方法およびプログラム

Patent code P190016330
File No. (S2016-1121-N0)
Posted date Aug 27, 2019
Application number P2018-538442
Date of filing Sep 6, 2017
International application number JP2017032109
International publication number WO2018047863
Date of international filing Sep 6, 2017
Date of international publication Mar 15, 2018
Priority data
  • P2016-174085 (Sep 6, 2016) JP
Inventor
  • (In Japanese)中村 友昭
  • (In Japanese)長井 隆行
  • (In Japanese)岩田 健輔
Applicant
  • (In Japanese)国立大学法人電気通信大学
Title (In Japanese)情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
Abstract (In Japanese)本開示は、系列データを分節化して分節ごとに分類する処理における正確性を向上させることができるようにする情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
座標系変換部は、系列データの座標系を、トラジェクタの座標系またはランドマークの座標系に変換する。FFBS実行部は、FFBS処理を実行することにより、トラジェクタの座標系またはランドマークの座標系に変換された系列データを分節化した複数の単位系列データ、および、単位系列データを分類するクラスを特定する。BGS実行部は、BGS処理を実行することにより、FFBS実行部が単位系列データおよびクラスを特定するときに利用するパラメータを調整する。本技術は、例えば、ロボットの動きを学習する学習装置に適用できる。
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

一般的に、人間は、自身が知覚した連続的な情報を、意味をもつ単位に分節化することによって認識している。例えば、人間は、連続している音声波形を分節化することによって、意味を持つ単位である単語を認識したり、連続的な動作を分節化することによって、意味のある単位動作を認識したりすることができる。

また、このように連続的な情報を分節化する際、人間は、無数の可能性がある中で、明示的な分節点を与えられることなく学習して、意味をもつ単位に分節化することができる。従って、例えば、ロボットにおいても、言語や動作、ジェスチャなどを柔軟に学習するために、連続的な時系列情報から単位系列への分節化を教師なしで行う能力を備えることは、非常に重要であると考えられる。

そこで、本発明者らは、例えば、ガウス過程の隠れセミマルコフモデルに基づいて、身体の動作系列を分節化して、それぞれの単位動作を分類する手法を提案している(例えば、非特許文献1参照)。

Field of industrial application (In Japanese)

本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関し、特に、系列データを分節化して分節ごとに分類する処理における正確性の向上を図ることができるようにした情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
系列データの座標系を、第1の座標系または第2の座標系に変換する座標系変換部と、
前記座標系変換部により前記第1の座標系または前記第2の座標系に変換された前記系列データを分節化した複数の単位系列データ、および、前記単位系列データを分類するクラスを特定する特定部と、
前記特定部が前記単位系列データおよび前記クラスを特定するときに利用するパラメータを調整するパラメータ調整部と
を備える情報処理装置。

【請求項2】
 
前記系列データは、
第1の物体が第2の物体に対して関係性を有して移動していることを示すクラスに分類される前記単位系列データと、
第1の物体が第2の物体に対して無関係に移動していることを示すクラスに分類される前記単位系列データと
に分節化することができ、
前記座標系変換部は、前記系列データの座標系を前記第1の物体の初期位置を原点とした前記第1の座標系への変換と、前記系列データの座標系を前記第2の物体の位置を原点とした前記第2の座標系への変換との少なくともいずれか一方を行う
請求項1に記載の情報処理装置。

【請求項3】
 
前記特定部は、前記系列データを分節化する際の前記単位系列データの長さと、それぞれの前記単位系列データのクラスとの両方を隠れ変数とみなして同時にサンプリングする手法により、前記単位系列データおよび前記クラスを特定する
請求項1または2に記載の情報処理装置。

【請求項4】
 
前記パラメータ調整部は、前記特定部により前記単位系列データが特定されるたびに、前記パラメータを調整することを繰り返すことで、前記単位系列データと前記パラメータとを交互に最適化する
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。

【請求項5】
 
前記パラメータ調整部は、前記クラスの個数を無限と仮定し、前記特定部が前記単位系列データおよび前記クラスを特定するたびに、前記クラスのインデックスが大きいものは、そのクラスの発生確率が小さくなるように調整を行い、前記クラスの個数が有限個に収束するまで処理を繰り返すことによって前記クラスの個数を推定する
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。

【請求項6】
 
前記座標系変換部は、前記系列データの座標系を、動作を行う主体となる第1の物体に参照点を設定した前記第1の座標系と、前記第1の物体による動作の対象となる第2の物体に参照点を設定した前記第2の座標系とに変換し、
前記特定部は、前記第2の座標系の姿勢について、複数の姿勢の候補を適用し、それぞれの姿勢における前記単位系列データおよび前記クラスを特定する処理を行うことで、前記第2の物体の姿勢を要素として前記単位系列データおよび前記クラスを特定する
請求項2乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。

【請求項7】
 
前記座標系変換部は、前記系列データの座標系を、動作を行う主体となる第1の物体に参照点を設定した前記第1の座標系と、前記第1の物体による動作の対象となる複数の第2の物体に参照点を設定した前記第2の座標系とに変換し、
前記特定部は、前記複数の第2の物体を候補として、それぞれを第2の物体として前記単位系列データおよび前記クラスを特定する処理を行うことで、前記単位系列データおよび前記クラスを特定するのと同時に、前記複数の第2の物体の中から、前記第1の物体が動作を行った対象となっている所定の前記第2の物体を特定する
請求項2乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。

【請求項8】
 
系列データの座標系を、第1の座標系または第2の座標系に変換し、
前記第1の座標系または前記第2の座標系に変換された前記系列データを分節化した複数の単位系列データ、および、前記単位系列データを分類するクラスを特定し、
前記単位系列データおよび前記クラスを特定するときに利用するパラメータを調整する
ステップを含む情報処理方法。

【請求項9】
 
系列データの座標系を、第1の座標系または第2の座標系に変換し、
前記第1の座標系または前記第2の座標系に変換された前記系列データを分節化した複数の単位系列データ、および、前記単位系列データを分類するクラスを特定し、
前記単位系列データおよび前記クラスを特定するときに利用するパラメータを調整する
ステップを含む情報処理をコンピュータに実行させるプログラム。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2018538442thum.jpg
State of application right Published


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