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J-GLOBAL ID：201702234360523969   整理番号：17A1776293

mutli河川HMM(隠れMarkovモデル)によるKinectセンサに基づく手話単語認識【Powered by NICT】

Kinect sensor based sign language word recognition by mutli-stream HMM

著者 (3件)： Kodama Tomoya (Kyushu Institute of Technology, lizuka, Japan) ,  Koyama Tomoki (Kyushu Institute of Technology, lizuka, Japan) ,  Saitoh Takeshi (Kyushu Institute of Technology, lizuka, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SICE  ページ： 94-99  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： 本研究の目的は,聴覚障害者と健聴者間の円滑なコミュニケーションのための手話認識(SLR)システムの開発である。手話は三元素で構成されて手の位置,手の動きと手の形状。提案した方法は,すべての要素を反映している。マルチストリームH MMを学習と認識過程に使用されている。実験では,二データセット:100日本手話単語データセットと20イタリアジェスチャデータセットは,提案した方法を評価するために使用した。その結果,手の位置,手の動き,およびLBPに基づく手の形状の全三要素であるSLRタスクに対して効率的である。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： コミュニケーション ,  *手話 ,  *隠れMarkovモデル ,  日本 ,  聴覚障害者 ,  *河川
準シソーラス用語： マルチストリーム ,  手話認識 ,  健聴者 ,  *手話単語 , 【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 (5件)： 河川 ,  HMM ,  隠れMarkovモデル ,  Kinectセンサ ,  手話単語