2014 Fiscal Year Annual Research Report
コンテンツ・アウェアネスによる人と機械のコミュニケーション及び学習に関する研究
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26280059
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
有木 康雄 神戸大学, 都市安全研究センター, 教授 (10135519)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
滝口 哲也 神戸大学, 都市安全研究センター, 准教授 (40397815)
榎並 直子 神戸大学, 自然科学系先端融合研究環重点研究部, 助教 (80628925)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 音声対話 / 物体認識 / コミュニケーション / アウェアネス / 特定物体認識 / 一般物体認識 / 機能認識 / 学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械を相手にすると、話題に関する共通の認識（コンテンツ・アウェアネス）がとりにくく、人の意図が伝わりにくい。本研究では、このコンテンツ・アウェアネスを取り入れ、人と機械のコミュニケーションを円滑に行う方法について研究する。平成２６年度は、１）物体や状況の高精度な認識方法と、４）対象に関する共通知識を用いた音声対話の有効性の検証の一部について研究を行った。実施した研究内容を以下に述べる。
a)「認識・情報提供」において実施する「この本、読んだ？」といったタスクでは、本という具体的な対象物を認識して対話を展開するため、特定の本を認識する必要がある。従って、「画像による特定物体認識を行って、その物体に関する情報を検索して提示する課題」を研究した。具体的には、音声認識の結果と画像認識の結果を、ロジスティック回帰を用いて統合し、認識結果の精度向上を行った。
b)「探索・処理操作」における「湯呑にお茶入れて」といったタスクでは、一般的に存在する急須と湯呑を探索するとともに、その後の処理操作を行う必要がある。従って、「画像による一般物体認識を行って探索し、その物体を処理操作する課題」を研究した。本研究では、ディープニューラルネットワークの一種であるConvolutional Neural Network (CNN)によって一般物体認識を行った。
c)「機能認識・探索」では、「書くものを持ってきて」、「乗り物はどれ」、「水を入れることができるものは」といったタスクを実施した。物体をDPMによりパーツに分解し、その後、機能を発現するために必要なパーツを特定した。機能ごとに学習したモデルを用いて、パーツを評価し、物体画像のスコアを算出した。複数の機能のうち、どの機能を物体が有するかを判定するために、one-vs-rest法を用いてマルチクラスの分類を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
人とロボットとの対話を想定し、話の対象に関して情報を求める「認識・情報提示」と、特定の対象を見つけて処理する「探索・処理操作」、特定の「機能」を持つ対象を見つける「機能認識・探索」をタスクとし、オフィス・家庭を想定した場において実施しており、理論的・実験的に、おおむね達成している。
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| Strategy for Future Research Activity |
画像認識として、特定物体認識、一般物体認識、機能認識について研究を進めてきた。今後、これを基に、利用者がもっと知りたいことを対話で求めたり、認識した複数物体を組み合わせることで利用者の要求を満たすなど、より利用者の立場に立った研究の展開が必要と考えている。
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| Causes of Carryover |
研究の進捗に合わせて、物品の購入費用および出張旅費を抑えたため、次年度使用額が生じた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究成果及び状況に合わせて、次年度に、物品の購入および出張費用を増やす計画である。
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[Presentation] 物体特定のための顕著性2014
Author(s)
小篠裕子, 榎並直子, 有木康雄
Organizer
電子情報通信学会
Place of Presentation
幕張メッセ国際会議場 (千葉県・千葉市）
Year and Date
2014-10-09 – 2014-10-10
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