帰納推論を用いた動作データのセマンティクス解析

抄録

従来のモーションデータ検索手法は，同一カテゴリに属する動作でも見た目が大きく異なる動作は検索できない．そのため「上投げ」と「下投げ」のように意味的には類似しているが，見た目が大きく異なる動作を同時に扱うことができない．また，数値的手法で高精度な分類を行うためには多くの学習データを必要とする．本研究では，動作データの論理形式表現と帰納推論を用いたセマンティクス付与手法を提案する．本手法では，まずいくつかの種類に分類された動作の幾何学的特徴量とその時間的関係を意味する時空間的特徴量を抽出する．次に，帰納論理プログラミング (Inductive Logical Programming，以下ILP) を用いて，あらかじめカテゴリ分けされた動作に共通する分類規則を導出する．そして，未知のデータに対して特定のカテゴリに属する部分に意味情報を付与することにより，動作の意味的な類似性に基づく検索を実現する．