〇吉野遼, 劉海龍, 高野敏明, 谷口忠大, マルチモーダルカテゴリゼーションのための Autoencoder を用いた特徴量抽出の学習, 第32回日本ロボット学会学術講演会 (RSJ2014), RSJ2014AC2I1-06, (2014.9.4-6 @福岡)

发布日期：Jul 13, 2014 7:21:16 AM

Abstract

本研究では、視覚、聴覚、触覚といったマルチモーダル情報を用いた物体カテゴリの学習を行わせるタスクにおいて、特徴抽出器の事前設計無しでマルチモーダルカテゴリゼーションを実現することを目指した。特徴抽出器としてSparseAutoencoderを用いた教師なし学習を行い、その有効性を検証した。評価実験を通して，提案手法はDSIFT等を用いる既往の比較手法より高い性能を持つとは言えないものの、ほぼ同等の性能を持っていることが示された．