초록

신경 언어 모델에 대한 입력 데이터에 기초하여 심벌들의 시퀀스를 생성하는 기법들이 개시되어 있다.이 모델은 입력 데이터를 분석하기 위해 행동 인식 시스템에 의해 사용될 수 있다.행동 인식 시스템에서의 신경 언어 모듈의 매퍼 컴포넌트는 입력 데이터로부터 생성된 하나 이상의 정규화된 벡터들을 수신한다.매퍼 컴포넌트는 정규화된 벡터들의 통계적 분포에 기초하여 하나 이상의 클러스터들을 생성한다.매퍼 컴포넌트는 통계들을 평가하고 통계적으로 관련성있는 클러스터들을 식별한다.매퍼 컴포넌트는 식별된 클러스터들 각각에 별개의 심벌을 할당한다.

대표청구항 ▼

컴퓨터-구현(computer-implemented) 방법으로서,제1 입력 데이터로부터 생성된 적어도 하나의 특징 값의 제1 정규화된 벡터를 수신하는 단계 - 상기 적어도 하나의 특징 값은 복수의 특징들 중 제1 특징과 연관되고, 상기 복수의 특징들은 상기 제1 입력 데이터에서 묘사되는 적어도 하나의 객체의 외관 및 운동학적 측면들을 특징지움 -;상기 제1 정규화된 벡터에서의 상기 적어도 하나의 특징 값에 대해:상기 적어도 하나의 특징 값과 연관된 상기 제1 특징에 대응하는 클러스터 공간에서의 적어도 하나의 클러스터의 분포를 평가하고

컴퓨터-구현(computer-implemented) 방법으로서,제1 입력 데이터로부터 생성된 적어도 하나의 특징 값의 제1 정규화된 벡터를 수신하는 단계 - 상기 적어도 하나의 특징 값은 복수의 특징들 중 제1 특징과 연관되고, 상기 복수의 특징들은 상기 제1 입력 데이터에서 묘사되는 적어도 하나의 객체의 외관 및 운동학적 측면들을 특징지움 -;상기 제1 정규화된 벡터에서의 상기 적어도 하나의 특징 값에 대해:상기 적어도 하나의 특징 값과 연관된 상기 제1 특징에 대응하는 클러스터 공간에서의 적어도 하나의 클러스터의 분포를 평가하고,상기 분포에 기초하여 상기 적어도 하나의 특징 값을 상기 적어도 하나의 클러스터에 매핑하는 단계;상기 매핑에 기초하여 상기 적어도 하나의 클러스터의 상기 분포를 업데이트하는 단계;상기 업데이트된 분포에 기초하여, 상기 적어도 하나의 클러스터와 상기 클러스터 공간으로부터의 다른 클러스터를 병합할지 말지 결정하는 단계; 및상기 적어도 하나의 클러스터와 연관된 적어도 하나의 심벌을 어휘 분석기로 출력하는 단계 - 상기 어휘 분석기는 상기 출력된 적어도 하나의 심벌에 기초하여 사전을 구축하도록 구성됨 -를 포함하는, 컴퓨터-구현 방법.