ロボットによる物体のマルチモーダルカテゴリゼーション

中村 友昭  長井 隆行  岩橋 直人  

誌名
電子情報通信学会論文誌 D   Vol.J91-D   No.10   pp.2507-2518
発行日: 2008/10/01
Online ISSN: 1881-0225
DOI: 
Print ISSN: 1880-4535
論文種別: 論文
専門分野: 人工知能,認知科学
キーワード: 
カテゴリー分類,  マルチモーダル,  教師なし学習,  統計的手法,  

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あらまし: 
本論文では,ロボットが身体性を利用することで取得する視覚・聴覚・触覚のマルチモーダル情報を用い,総合的に物体のカテゴリー分類を行う計算機構を提案する.ロボットは,複数の情報を利用することにより,今まで画像だけでは分類することができなかった物体であっても分類することができるようになり,より人間の感覚に近いカテゴリーを形成することが可能である.提案するアルゴリズムはグラフィカルモデルに基づいており,物体のカテゴリゼーションはそのパラメータである条件付確率を推定する学習の問題となる.提案手法は教師なし学習であるため,人間が正解を教えることなくロボットの自律的なカテゴリゼーションが可能である.また,学習結果を利用した未知物体のカテゴリー認識や,カテゴリーを通した機能の確率的推定も可能となる.本論文では,提案するアルゴリズムを実際のロボットに実装することで,提案手法の有効性を示す.