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J-GLOBAL ID：201802287636486072   整理番号：18A0707271

人工神経回路網を用いた実時間静的ハンドジェスチャー認識の実装【JST・京大機械翻訳】

Implementation of real-time static hand gesture recognition using artificial neural network

著者 (6件)： Rosalina (President University, Jl. Ki Hajar Dewantara, Cikarang Baru, Cikarang - Bekasi, Indonesia) ,  Yusnita Lita (President University, Jl. Ki Hajar Dewantara, Cikarang Baru, Cikarang - Bekasi, Indonesia) ,  Hadisukmana Nur (President University, Jl. Ki Hajar Dewantara, Cikarang Baru, Cikarang - Bekasi, Indonesia) ,  Wahyu R. B. (President University, Jl. Ki Hajar Dewantara, Cikarang Baru, Cikarang - Bekasi, Indonesia) ,  Roestam Rusdianto (President University, Jl. Ki Hajar Dewantara, Cikarang Baru, Cikarang - Bekasi, Indonesia) ,  Wahyu Yuyu (President University, Jl. Ki Hajar Dewantara, Cikarang Baru, Cikarang - Bekasi, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAIPT  ページ： 1-6  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： 手話は,手のジェスチャ,方向,手の動き,腕,身体,顔の組み合わせを必要とする言語であり,話者の思考を同時に表現する。本論文では,「A」から「Z」へのアルファベット符号の認識,「0」から「9」までの数字,「Peri画定」,「質問マーク」,「空間」などの付加的なpunctuationを用いて,それぞれのジェスチャーに対する100の画像から構築した訓練モデルに基づく人工ニューラルネットワークを用いて分類した。手ジェスチャー翻訳の正解率は90%と計算され,音声翻訳は翻訳のための音声入力としてNATO音声文字を認識した。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： 言語 ,  手話 ,  画像 ,  *ニューラルネットワーク ,  数字
準シソーラス用語： 音声入力 ,  音声翻訳 ,  正解率 ,  話者 ,  *身振り ,  *実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工神経回路網 ,  実時間 ,  ハンドジェスチャー認識 ,  実装