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J-GLOBAL ID：201202234866923939   整理番号：12A0672722

手形状CGを用いたAdaBoostによる指文字の認識

Fingerspelling Recognition based on AdaBoost with Hand-shape CG images

著者 (6件)： 田路賢太郎 (筑波大) ,  瀬戸山浩平 (筑波技大) ,  大川泰弘 (筑波大) ,  加藤伸子 (筑波技大) ,  岡崎彰夫 (筑波技大) ,  福井和広 (筑波大)
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： 472(WIT2011 70-93)  ページ： 7-12  発行年： 2012年03月02日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 指文字は,聴覚障害に関わる人々が用いるコミュニケーション手段の1つであり,平仮名などの文字を対応する手形状で表現する。指文字を習得することは外国語を学ぶことに近い面があり,自然に使えるようになるためには,実際の会話で指文字を利用する経験を重ねる必要がある。このため,個人による指文字の習得は容易と言えず,指文字の練習を支援するためのシステム構築が望まれる。これに関して本研究では,パターン認識の技術による手形状識別を中心とした支援システムの構築を検討する。ここで,高精度な手形状識別には一般的に大量の学習データを必要とするが,このような学習データの収集には多大な労力を要する。そこで,CG技術により指文字の手形状CGを学習データとして生成し,その中からアンサンブル学習で有効なデータを選択する方法を提案する。この提案法の有効性を評価実験により実証した。(著者抄録)

シソーラス用語： *パターン認識 ,  *コンピュータグラフィックス ,  形態 ,  聴覚障害 ,  計算機利用システム ,  機械学習 ,  データ ,  認識 ,  情報
準シソーラス用語： *CG ,  アンサンブル学習 ,  学習データ ,  形状 ,  *指文字認識 ,  支援システム ,  識別 ,  特徴量

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  CAI  (JE09000G)

引用文献 (12件)：

• MISRA, A. Hand Gesture Recognition using Histogram of Oriented Gradients and Partial Least Squares Regression. MVA2011 IAPR Conference on Machine Vision Applications. 2011, 479-482
• STENGER, B. Model-Based Hand Tracking Using a Hierarchical Bayesian Filter. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2006, 28, 1372-1384
• ISHIKAWA, M. Recognition of a Hand-Gesture Based on Self-Organization Using a DataGlove. Proc. of 6th Inter. Conf. on Neural Information Processing, 1999. 1999, II, 739-745
• 東山和弘. 3次元テンプレートマッチングによる指文字認識. 情報処理学会論文誌, C. 2005, 125
• 大川泰弘. 非線形カーネル制約相互部分空間法に基づく背景変動に頑健な手形状識別. 信学技報, PRMU. 2008, 99-104

タイトルに関連する用語 (3件)： CG ,  AdaBoost ,  指文字