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J-GLOBAL ID：201802233797711616   整理番号：18A0521163

多重特徴融合を用いたISLジェスチャ認識【Powered by NICT】

ISL gesture recognition using multiple feature fusion

著者 (5件)： Bora Riya (College of Engineering Roorkee, Roorkee, India) ,  Bisht Ankita (College of Engineering Roorkee, Roorkee, India) ,  Saini Aradhya (Graphic Era University, Dehradun, India) ,  Gupta Tanu (Graphic Era University, Dehradun, India) ,  Mittal Ankush (Graphic Era University, Dehradun, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WiSPNET  ページ： 196-199  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： 通信は著者らの日々の生活への重要な部分である。口頭ジェスチャーを通して筆者らの感情を伝えるの必須手段である。しかし,ジェスチャの通信と認識は,発話と聴覚障害を有するヒトのための問題となっている。この非常に目的のために手話を用いた。インド手話(ISL)は,このような人々を支援するためのインドの資源豊富である。インド手話に記載されている英語アルファベットのための定義されたジェスチャを同定するための新しい技術を提案した。提案手法は,多重表現すなわちH OG,GISTとBSIFに依存している。ランダムフォレスト分類器は特徴ベクトルを用いて異なるジェスチャを分類するために使用されている。提案した技術の結果は,ISL手振りデータベース上で試験し,既存の解と比較した。技術は92.20%の精度が既存の解よりも優れていた。Copyright 2018 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： インド ,  ヒト ,  *多重化 ,  聴覚障害 ,  手話 ,  発話 ,  英語 ,  データベース
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  ランダムフォレスト ,  身振り ,  *ジェスチャー認識 ,  *特徴融合 , 【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 (3件)： 多重 ,  特徴融合 ,  ジェスチャ認識