情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

近年機械学習を使った行動認識が盛んに行われている.機械学習の最も簡単な方法として教師あり学習があるが,教師あり学習では学習データに存在しない未知の行動については認識することができないという問題点がある.一方,ゼロショット学習のDAPモデルでは補助情報に属性という行動を表す最小の単位を用い,それらが存在するかしないかで行動を表すことで未知の行動を認識することができる.しかし既存の手法ではそれぞれの属性があるかなしかでしか行動を表現できないため定義できる行動の数に制限ができる.本研究では行動を連続値の意味属性で定義し,それを使った分類器の構築をする.