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J-GLOBAL ID：201302273056728628   整理番号：13A1898433

HMMを利用した画像処理による手話単語の認識のための特徴抽出および状態分割

著者 (4件)： 松尾直志 (立命館大 総合理工学研究機構) ,  山田寛 (立命館大 大学院理工学研究科) ,  白井良明 (立命館大 情報理工) ,  島田伸敬 (立命館大 情報理工)
資料名： ヒューマンインタフェース学会論文誌(CD-ROM)  (Transactions of Human Interface Society (CD-ROM))
巻： 15  号： 1/4  ページ： 85-94  発行年： 2013年02月25日 
JST資料番号： L3614B  ISSN： 2186-828X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 画像系列から得られる特徴を用いて手話単語の学習・認識を行う手法として,画像からの手話認識で困難な課題である手話の特徴抽出およびHMMによる単語モデル作成のための特徴系列の状態分割について考察した。つまり,色情報と動きの拘束を用いて,手領域と顔領域を抽出し,手話特徴を求めたる手法を提案した。具体的には,まず,背景領域と手話者領域に分け,人物領域の中から肌色領域を抽出し,肌色領域を用いて,手,顔領域を抽出する手法について述べた。次いで,手話特徴量の定義と計算方法について説明し,特徴量を用いて,単語毎にHMMを作成し,HMMの学習と認識について述べ,特徴系列の初期状態分割について説明した。さらに,提案した特徴表現の有効性を確かめるため,XY座標系と認識性能の比較実験を行い,提案した状態分割法の性能を確かめるため,全単語に共通の状態数を与えて学習を行った場合と認識性能の比較実験を行った。

シソーラス用語： *手話 ,  単語 ,  *パターン認識 ,  *特徴抽出 ,  *隠れMarkovモデル ,  *セグメンテーション ,  情報 ,  画像処理 ,  *ヒューマンインタフェイス ,  実験
準シソーラス用語： 手話単語 ,  *手話認識 ,  特徴量 ,  評価実験 ,  領域抽出

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (4件)： HMM ,  画像処理 ,  手話単語 ,  特徴抽出