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J-GLOBAL ID：201802255589860040   整理番号：18A1363106

コロンビア手話における顔表情認識のための深層学習【JST・京大機械翻訳】

Deep learning for the recognition of facial expression in the Colombian sign language

著者 (4件)： Rincon Vega A.M. (Universidad Manuela Beltran, Vicerrectoria de Investigaciones, Bogota, Colombia) ,  Vasquez A. (Universidad Manuela Beltran, Vicerrectoria de Investigaciones, Bogota, Colombia) ,  Amador W. (Universidad Manuela Beltran, Vicerrectoria de Investigaciones, Bogota, Colombia) ,  Rojas A. (Universidad Manuela Beltran, Vicerrectoria de Investigaciones, Bogota, Colombia)
資料名： Annals of Physical and Rehabilitation Medicine  (Annals of Physical and Rehabilitation Medicine)
巻： 61  号： S  ページ： e96  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2881A  ISSN： 1877-0657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 聴覚障害者のコミュニケーションは,手の動きの集合と考えられているが,多くはこの集団の異なるコミュニケーション症状における顔面表情の重要性を無視している。これは,音韻学,理学療法,および工学研究者のグループが,Colombian Sign言語(LSC)分析に用いられる顔表情の画像処理と分類を実行するためにそれらの知識を統合する理由である。本研究の目的は,Colombian符号言語の解釈のための手動の動きに対する補完的な手段として,顔表情の画像の処理を確立することであった。最初に,4つの相が考慮された定性的研究,記述的,非実験的設計,データ収集は,臨床シナリオの語彙に対応する顔表情を生成する言語モデルとして,聴覚障害者の記録を通して行われた。位相2では,各符号の特徴パターンを同定するために画像を処理する。第3段階では,2つのDeep学習技術を用いて,捕捉されたジェスチャを分類した。第4段階では,画像の精度を用いて検証した。分類過程のために,単語痛,炎症,骨折,刺激性結腸,めまい,糖尿病に対応する6つの顔面表情を分析した。このプロセスにおいて,2つのDeep学習技術を検証し,単一のマルチボックス検出器SSD技術が,従来のニューラルネットワーク(CNN)技術と比較して,94,2%の精度を有し,精度が89.05%であることを得た。この性質の技術の開発により,他との相互作用に対する特徴的な特徴として,聴覚障害者のコミュニケーションにおける顔表情を分析することが可能になる。Deep学習に基づく人工視覚のアルゴリズムは,顔表情の分類において高レベルの効率を示し,これは,聴覚と聴覚のコミュニケーションを容易にするツールを生成する重要な因子である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  聴覚 ,  *学習 ,  言語 ,  コミュニケーション ,  ニューラルネットワーク ,  画像処理 ,  画像 ,  データ収集 ,  *手話 ,  単語 ,  理学療法 ,  聴覚障害者
準シソーラス用語： *顔表情 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  顔の表情 ,  手話言語

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： コロンビア ,  手話 ,  顔表情認識 ,  深層学習