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J-GLOBAL ID：201902246960896549   整理番号：19A2925220

手のカラー画像とその擬似深度画像を用いた2段階畳込みニューラルネットワークによる手のジェスチャ認識の改善【JST・京大機械翻訳】

An Improved Hand Gesture Recognition with Two-Stage Convolution Neural Networks Using a Hand Color Image and its Pseudo-Depth Image

著者 (5件)： Liu Jiaqing (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan) ,  Furusawa Kotaro (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan) ,  Tateyama Tomoko (Department of Computer Science, Hiroshima Institute of Technology, Hiroshima, Japan) ,  Iwamoto Yutaro (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan) ,  Chen Yen-Wei (Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIP  ページ： 375-379  発行年： 2019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： ロバストな手ジェスチャー認識は,長い間人間-コンピュータ相互作用の分野で重要な役割を果たしているが,しかし,それは,クラッタバックグラウンドや手の自己オクルージョンのような多くの受容により,依然として完全な課題である。深さ情報の助けを借りて,深さベースの方法はより良い性能を有するが,しかし,深さカメラは広く使用されておらず,カラーカメラとして手頃である。そこで,本論文では,正確な色に基づく手ジェスチャー認識のための二段階深畳込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案した。第一段階は,カラー画像から擬似深さ手画像の生成を行い,第二段階は,カラー画像とその擬似深さ手画像の両方を用いて手ジェスチャークラスを認識する。生成段階アーキテクチャは画像から画像への変換ネットワークに基づいている。認識段階において,カラー画像とその擬似深さ画像を有する2ストリームCNNアーキテクチャを提案して,カラー画像ベースの認識性能を改良した。また,2ストリーム融合における2つの戦略,特徴融合と委員会融合を提案した。このアプローチを検証するために,MaHG-RGBDデータセットと呼ばれる新しいデータセットを構築した。実験により,本手法は手ジェスチャに対するRGBのみの認識における性能を大幅に改善することを示した。Copyright 2020 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： クラッタ ,  計算機アーキテクチャ ,  *ネットワーク ,  相互作用 ,  カメラ ,  オクルージョン ,  コンピュータ ,  ロバスト性 ,  *カラー画像
準シソーラス用語： 身振り ,  カラーカメラ ,  *ジェスチャー認識 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *深度画像 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (7件)： 手 ,  カラー ,  擬似 ,  深度画像 ,  段階 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  ジェスチャ認識