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J-GLOBAL ID：201702250512494248   整理番号：17A0058102

軌道と手の形状特徴に基づく中国語手話認識【Powered by NICT】

Chinese sign language recognition based on trajectory and hand shape features

著者 (3件)： He Jun (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China) ,  Liu Zhandong (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China) ,  Zhang Jihai (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： VCIP  ページ： 1-4  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： 手話認識(SLR)は,標識の多様性のために困難な課題である。問題を解決するために,本論文では,軌道特徴と手の形状特徴の両者を利用した。軌道特徴と手の形状特徴を同じドメインではないので,単純にそれらを連結または統一モデルをモデル化するために不合理である。問題に対処するために,サポートベクトルマシン(SVM)と検証隠れMarkovモデル(VHMM)を採用した。軌道の方向を表現するために,ここではまず,SLRにSVMを用いた配向した変位(HOD)のヒストグラムを採用した。手と他の身体部位間の関係を考慮するVHMMを用いて相対距離特徴(RDF)を提案した。手の形状特徴に関しては,VHMMも局所手領域における方向性勾配(H OG)のヒストグラムを調べた。後期融合を容易にするために,著者らは,同じ範囲に異なる特徴と最終的な分類のヒューズの確率を正常化する。著者らの提案した方法の有効性を実証するために,ChaLearnデータセットと著者らの自力建設Kinectベース中国手話データセットの両方で実験を行った。結果は,この方法が古典的な方法と幾つかの最新技術手法よりも優れていることを示した。Copyright 2017 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： *中華人民共和国 ,  サポートベクトルマシン ,  *手話 ,  隠れMarkovモデル ,  指向性 ,  統一模型 ,  ヒストグラム ,  ヒューズ ,  モデリング ,  身体部位 ,  *中国語
準シソーラス用語： *手話認識 ,  *形状特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 軌道 ,  手 ,  形状特徴 ,  中国語 ,  手話認識