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J-GLOBAL ID：202002260582683832   整理番号：20A2765801

深層学習を用いたミャンマー手話分類【JST・京大機械翻訳】

Myanmar Sign Language Classification using Deep Learning

著者 (3件)： Htet Sai Myo (Higher Education Centre,Department of Computer Science,Pyin Oo Lwin,Myanmar) ,  Aye Bawin (Higher Education Centre,Department of Computer Science,Pyin Oo Lwin,Myanmar) ,  Hein Myo Min (Higher Education Centre,Department of Computer Science,Pyin Oo Lwin,Myanmar)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICAIT  ページ： 200-205  発行年： 2020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： 今日,人間コンピュータ相互作用(HCI)に基づく開発進歩はますます広くなる。情報技術の分野では,HCIベースSign言語分類システムは,デーフ人々の1日から1日までの開発に利用できる。ミャンマーサイン言語認識に関する研究はほとんどなく,開発する必要がある。本論文は,関心領域(ROI)に基づく皮膚色検出と成分局在化と畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた符号分類を用いた成分検出を研究した。本研究の主な焦点は,ビジョンベースのMyanmar Sign言語認識システムを作成することである。Myanmar Sign言語を画像としてウェブカムにより捕捉し,システムをMATLABにより実装した。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： 相互作用 ,  言語 ,  *手話 ,  ミャンマー連邦共和国 ,  コンピュータ ,  Web【情報システム】 ,  情報技術
準シソーラス用語： 肌色 ,  関心領域 ,  音声認識システム ,  言語認識 ,  *深層学習 ,  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)： 深層学習 ,  ミャンマー ,  手話 ,  分類