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J-GLOBAL ID：201802230928016818   整理番号：18A1625291

深層学習を用いた米国手話認識のためのリアルタイムシステム【JST・京大機械翻訳】

A Real-Time System for Recognition of American Sign Language by using Deep Learning

著者 (3件)： Taskiran Murat (Yildiz Technical University, Electronics and Communications Engineering, Istanbul, Turkey) ,  Killioglu Mehmet (Yildiz Technical University, Electronics and Communications Engineering, Istanbul, Turkey) ,  Kahraman Nihan (Yildiz Technical University, Electronics and Communications Engineering, Istanbul, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： TSP  ページ： 1-5  発行年： 2018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： デフ人は,コミュニティにおける他の人々とコミュニケーションするためにサイン言語を使用する。サイン言語は,それらの中で広く使用されているため,聴覚障害者に対して知られているが,他の人々によってはあまり知られていない。本論文では,聴覚障害者と容易にコミュニケーションするための手話を知らない人に対する実時間手話認識システムを開発した。本論文で用いたサイン言語は,アメリカのサイン言語である。本研究では,2011年に収集されたデータセットをMassey大学,情報科学研究所および数学的科学により訓練し,100%の試験精度を得た。ネットワーク訓練を完了した後に,ネットワークモデルとネットワーク重量をリアルタイムシステムのために記録した。実時間システムにおいて,手の使用のために皮膚色を特定のフレームに対して決定し,手のジェスチャを凸包アルゴリズムを用いて決定し,手のジェスチャを登録したニューラルネットワークモデルとネットワークの重みを用いてリアルタイムに定義した。リアルタイムシステムの精度は98.05%である。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  *実時間処理 ,  コミュニケーション ,  情報科学 ,  聴覚障害者 ,  コミュニティ ,  *手話 ,  凸包 ,  ネットワーク ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 身振り ,  肌色 ,  ネットワークモデル ,  *手話認識 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  米国 ,  手話認識 ,  リアルタイムシステム