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.