運動パターンの視覚情報に基づく学習・予測・認識
- リカレントネットワークを用いた実験的検討 -
小川 忠(9651022)
物体や生体の運動を視覚的情報より学習・予測・認識するモデルを
エルマン型ネットワークにより構成し，
複雑な軌道を持つ複数の運動パターンを用いて計算機実験を行なった．
特に，本研究では人間の動作から得られた時系列データを用いて、
ネットワークの持つ短期予測能力，長期予測能力，動作クラスの識別能力，
視点方向変化に対する汎化能力，
複数の視点から見た運動パターンの学習・予測能力，
時間変化に対する適応性を分析検討した．