講演情報
[P3-52]ACT-Rにおける視覚シーン表象化のためのチャンキング実装
*松室 美紀1,2 (1. 株式会社ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン、2. 立命館大学)
キーワード：
認知アーキテクチャ、視覚情報処理、チャンキング
ACT-Rにおける視覚環境の知覚・理解をモデル化するため，視覚情報のチャンキングを実装した．拡張されたACT-Rアーキテクチャは視覚的特徴から導き出されたクラスターを用いて，視覚情報をクラスターとその要素としてエンコードするボトムアッププロセスをシミュレート可能である．単純な認識課題において，複数の刺激の情報を統合する必要がある条件下では，拡張されたモデルが拡張前のモデルより人間に近いパフォーマンスを示した．提案された拡張は，現実的なタスク環境における複雑な視覚シーンとACT-Rモデルとの相互作用を扱うための基盤となると考えられる．