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J-GLOBAL ID：201802257543659889   整理番号：18A1769826

畳込みネットワークによる移動静的ジェスチャ認識の包括的評価【JST・京大機械翻訳】

A Comprehensive Evaluation of Moving Static Gesture Recognition with Convolutional Networks

著者 (5件)： Wang Xiyuan (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Chen Zhang (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Wang Xueqian (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Zhao Qianchuan (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China) ,  Liang Bin (Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACIRS  ページ： 7-11  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： 静的ジェスチャは知的相互作用に対して大きな価値がある。この分野に関する多くの現在の研究は,その実用化の複雑さとランダム性を考慮していない。本論文では,概念的ニューラルネットワーク(CNN)を用いて現実に近い移動静的ジェスチャ認識に関する包括的研究を行った。最初に,Leap Motion(LM)を取得装置として用いた。次に,異なる深さとアーキテクチャにおけるネットワークの性能を調べた。完全に新しい実験シーン,すなわち運動における静的ジェスチャーを設計した。最後に,提案した方法を12の異なるジェスチャを含む自己構築データベース上でテストし,異なる認識領域におけるLMの組込みアルゴリズムと比較した。実験結果は,CNNが複雑な環境における静的ジェスチャー認識のためにロバストで効果的であることを示した。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： アルゴリズム ,  相互作用 ,  *畳込み ,  データベース ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性 ,  自己集合
準シソーラス用語： *身振り ,  *ジェスチャー認識 ,  ランダム性 , 【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 (3件)： 畳込み ,  ジェスチャ認識 ,  評価