6M-03
階層ディリクレ過程による動作クラス数推定を導入したGP-HSMMによる連続動作からの基本動作抽出
○長野匡隼，中村友昭，長井隆行（電通大），持橋大地（統数研），小林一郎（お茶の水女子大），金子正秀（電通大）
本稿では,ガウス過程(GP)を出力確率分布とした隠れセミマルコフモデル(HSMM)により,連続的な身体動作を教師なしで単位動作に分節化する.
さらに,階層ディリクレ過程(HDP)を導入することで,分節化と同時に単位動作の種類数も同時に推定する.
提案手法は,GPから単位動作が生成され,それらが結合されることで,動作全体が生成されるとことを仮定した生成モデルである.
単位動作の長さとクラスを,Forward filtering-Backward samplingにより推定し,連続動作の分節・分類が可能となる.
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