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J-GLOBAL ID：201902268285758775   整理番号：19A1489697

3D畳込みニューラルネットワークモデルに基づく動的ハンドジェスチャー認識【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Hand Gesture Recognition Based on 3D Convolutional Neural Network Models

著者 (2件)： Zhang Wenjin (Department of Computer Science and Software Engineering, Monmouth University, West Long Branch, USA) ,  Wang Jiacun (Department of Computer Science and Software Engineering, Monmouth University, West Long Branch, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICNSC  ページ： 224-229  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： 手ジェスチャーは,人間-ロボット相互作用のためのより便利なインタフェイスを作るために用いることができる自然コミュニケーション方法である。本研究では,入力センサとして最も単純なラップトップカメラを用いた。3Dハンドジェスチャ認識モデルを設計した。このモデルをJesterデータセットで訓練した。MacBook Pro(i52.3GHz)で約1日訓練した後,モデルは90%の平均精度に達した。ハンドジェスチャ認識システムを実装し,ユーザに認識サービスを提供するWebアプリケーションを構築した。Copyright 2019 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： コミュニケーション ,  *三次元 ,  *モデル ,  ラップ ,  カメラ ,  インタフェイス ,  センサ
準シソーラス用語： Webアプリケーション ,  ヒューマンロボットインタラクション ,  *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】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 3D ,  畳込みニューラルネットワーク ,  モデル ,  ハンドジェスチャー認識