研究概要 |
本研究では非分節な人間機械相互作用を通じて,教師事例を与える事無く,自己組織的にロボットが観察した人間の動作時系列を学習することで,複数の単位動作を自律的に獲得する手法を開発した.具体的には,観測した時系列情報を特異値分解により低次元化し,Switching AR Modelを用いて連続系のモデルとその離散的な遷移情報としてモデル化することにより,得られた隠れ状態の符号列からMDL基準に基づいて単位動作を抽出する手法を開発した.これにより,非分節な人間動作からの単位動作抽出が可能になった.
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