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J-GLOBAL ID：201702222411612322   整理番号：17A1556112

分類木と機械学習に基づく日本語指文字認識【Powered by NICT】

Japanese Fingerspelling Recognition Based on Classification Tree and Machine Learning

著者 (3件)： Mukai Nobuhiko ,  Harada Naoto ,  Chang Youngha
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NicoInt  ページ： 19-24  発行年： 2017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】

シソーラス用語： *日本語 ,  パターン認識 ,  聴覚障害 ,  隠れMarkovモデル ,  *日本 ,  サポートベクトルマシン ,  手話 ,  *機械学習 ,  画像 ,  聴覚障害者
準シソーラス用語： 認識率 ,  *指文字 ,  手話認識 ,  *指文字認識 ,  *分類木 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分類木 ,  機械学習 ,  日本語 ,  指文字認識