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J-GLOBAL ID：201902261611361125   整理番号：19A2109557

畳み込みニューラルネットワークに基づくアメリカ手話の静的ハンドジェスチャー認識【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Network Based American Sign Language Static Hand Gesture Recognition

著者 (5件)： Ahuja Ravinder (Jaypee Institute of Information Technology Noida, Hansi, India) ,  Jain Daksh (Jaypee Institute of Information Technology Noida, Delhi, India) ,  Sachdeva Deepanshu (Jaypee Institute of Information Technology Noida, Delhi, India) ,  Garg Archit (Jaypee Institute of Information Technology Noida, Ghaziabad, India) ,  Rajput Chirag (Jaypee Institute of Information Technology Noida, New Delhi, India)
資料名： International Journal of Ambient Computing and Intelligence  (International Journal of Ambient Computing and Intelligence)
巻： 10  号： 3  ページ： 60-73  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3907A  ISSN： 1941-6237  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 手ジェスチャによるコミュニケーションは,単純にサインの言語と呼ばれる。これは,この社会におけるデフとダンベルの間のコミュニケーションのための許容できる言語である。デフとダンベルの社会は,それらのacととのコミュニケーションにおいて,1日から1日までの多くの障害物を許容している。世界保健機関によって行われた最も最近の研究は,世界中に存在する非常に大きなセクション(約360万民間)が聴覚損失,すなわち地球の全人口の5.3%を持っていることを報告している。これにより,手ジェスチャを意味のある単語と文章に変換する自動化システムの発明の必要性が得られる。コミュニケーションの容易さを向上させるために,アメリカのSign言語の24のハンド信号に対して,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた。OpenCVは,画像前処理のような更なる実行技術を追跡するために使用された。結果は,CNNにはkaggle.com.に見られるデータベースを利用して99.7%の精度があることを示した。Copyright 2019 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単語 ,  地球 ,  *コミュニケーション ,  聴覚 ,  言語 ,  畳込み ,  データベース ,  画像処理 ,  世界保健機関
準シソーラス用語： 深層学習 ,  *ハンドジェスチャ ,  自動化システム ,  *身振り ,  *ハンドジェスチャー認識 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 精度 ,  ASLデータベース ,  畳込み層 ,  深層学習 ,  画像処理 ,  OpenCV ,  静的ハンドジェスチャ

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  アメリカ手話 ,  ハンドジェスチャー認識