抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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手話は,聴覚障害者と聴覚障害と健常者間の通信のための非常に重要なコミュニケーションツールである。手話認識のための多くの方法,そのうちのいくつかは隠れMarkovモデル(HMM)に基づいているものであり,その他はサポートベクトルマシン(SVM)などに基づいている。事実,いくつかの指文字は運動を伴っているので大部分の以前の方法のビデオ系列を用いた指文字を認識する。いくつかの方法は手指運動を得るためにMicrosoft KinectまたはLeap Motionコントローラを使用した。が,いくつかの指文字は運動を伴わないと指文字のただ一つのスナップショットで認識することができる。そこで本論文では,動作なしでの指文字の認識手法を提案する。標的指文字は,日本手話における動作なしでの41文字であり,この方法はただ一つの画像を用いた。指文字のいくつかは容易に認識され,他は,この方法が容易に認識指文字と困難認識のSVMを用いた分類木と機械学習を用いたパターン認識に基づいて,それぞれがされていない。実験の結果,平均認識率は86%であった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】