研究課題
若手研究(B)
本研究では,モーションキャプチャに代表される様々な機器で観測された人の全身運動に対して,従来研究では軽視されてきた各動作の時系列データに潜む個性(個人毎に見られる特徴的な違い)を陽に捉える生成モデルの学習法と,時々刻々と観測される未知の動作時系列データからその個性を実時間で効率良く推定するアルゴリズムの開発を行った.開発された手法をモーションキャプチャデータの実時間予測問題や人型ロボットの見まね学習,また筋電位ロボットインタフェース学習などに応用し,その有効性を確認した.
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