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J-GLOBAL ID：201602218974617690   整理番号：16A0618553

深部ニューラルネットワーク適応を用いた署名者非依存性指文字認識【Powered by NICT】

Signer-independent fingerspelling recognition with deep neural network adaptation

著者 (4件)： Kim Taehwan (Toyota Technological Institute at Chicago, USA) ,  Wang Weiran (Toyota Technological Institute at Chicago, USA) ,  Tang Hao (Toyota Technological Institute at Chicago, USA) ,  Livescu Karen (Toyota Technological Institute at Chicago, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICASSP  ページ： 6160-6164  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 署名者独立に設定におけるアメリカ手話言語におけるfingerspelled文字配列の認識の問題を研究した。Fingerspelled配列は挑戦的と認識で重要であり,それらは固有名詞と技術用語などの多くの内容語に使用されている。以前の研究では,署名者依存環境における指文字認識にほとんど90%の精度を達成できることを示した。しかし,より現実的な署名者独立に設定は署名者間で有意な変動に起因する課題を示し,利用可能な訓練データの不足と結合した。自動音声認識に触発されたアプローチでこの問題を調べた。は以前の研究から最良の手法から始めた,タンデムモデルとセグメント条件付き確率場(SCRF)に基づいて,文字と音声特徴の深層ニューラルネットワーク(DNN)分類器に基づく特徴であった。DNN適応を用いて,署名者依存性と署名者独立した性能間のギャップの大部分を埋めることが可能であることを見出した。標的署名者からの適応のためのわずか約115転写された単語を用いて,framelevel適応ラベルを用いた82.7%までの手紙精度のみ単語ラベルを持つ69.7%を得た。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  単語 ,  専門用語 ,  アメリカ合衆国 ,  *深部 ,  深層
準シソーラス用語： 音声特徴 ,  条件つき確率場 ,  自動音声認識 ,  訓練データ ,  固有名詞 ,  手話言語 ,  *指文字認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深部ニューラルネットワーク ,  適応 ,  署名 ,  非依存性 ,  指文字認識