文献

J-GLOBAL ID：201202211147322311   整理番号：12A0548258

手話素単位を用いた大語彙手話認識

Large Vocabrary Sign Language Recognition Based on Cheremes

著者 (2件)： 佐藤新 (東京工大 大学院情報理工学系研究科) ,  篠田浩一 (東京工大 大学院情報理工学系研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 430(PRMU2011 186-239)  ページ： 155-160  発行年： 2012年02月02日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 手話認識における語彙を限定しない大語彙認識の一手法を提案する。従来の手話認識手法の多くは単語HMMを用いた認識が行われているが,これらの手法では大語彙手話認識にそのまま適用することは困難である。そこで,音声の大語彙認識における音素単位に倣って,手話のさらに細かい単位である手話素単位で手話をモデル化することによって大語彙手話認識が可能になると考えられる。そこでは,手話認識に適した手話素の定義ならびに手話素を用いた認識アルゴリズムの開発が課題となる。本手法では,手話を右手・左手各々の「手の位置・動き」「手の形」「手首の向き」計6種類の要素の時系列データの組で表現し,それぞれの要素における手話素単位およびそのHMMを定義する。そして,要素ごとの出力尤度の重み付き和を認識に用いる。評価実験としてDepthカメラで撮影された258単語のアメリカ手話に対して手話の孤立単語認識を行い,語彙クローズドの条件での単語HMMによる正解率93.7%に対して提案手法では78.2%を得た。また,469単語の語彙オープンの条件での提案手法の正解率は23.6%となった。さらに,話者非依存の条件では単語HMMの正解率11.5%に対して提案手法の正解率は18.8%となった。(著者抄録)

シソーラス用語： 語彙 ,  大規模系 ,  *パターン認識 ,  隠れMarkovモデル ,  手【生体】 ,  英語 ,  比率
準シソーラス用語： 手話単語 ,  *手話認識 ,  認識率 ,  要素

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (9件)：

• 有賀光希. 日本手話の音韻構造を考慮したHMMに基づく手話認識. 電気情報通信学会技術報告. 2010, PRMU2010-112, 127-132
• VOGLAR, C. Toward Scalability in ASL Recognition : Breaking Down Signs into Phonemes. Proc. of Gesture Workshop, 1999. 1999, 211-224
• VOGLER, C. A Framework for Recognizing the Simultaneous Aspects of American Sign Language. Computer Vision and Image Understanding. 2001, 81, 358-384
• 神田和幸. 基礎から学ぶ手話学. 2009
• STOKOE, W. C. Sign Language Structure : An Outline of the Visual Communication System of the American Deaf. Studies in Linguistics : Occasional Papers. 1960, 8

タイトルに関連する用語 (3件)： 手話 ,  語彙 ,  手話認識