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J-GLOBAL ID：202002266021324794   整理番号：20A1717034

AlexNetベースの移動学習とAdam最適化による中国語手話のための指節識別【JST・京大機械翻訳】

Fingerspelling Identification for Chinese Sign Language via AlexNet-Based Transfer Learning and Adam Optimizer

著者 (11件)： Jiang Xianwei (Nanjing Normal University of Special Education, Nanjing 210038, China) ,  Jiang Xianwei (Joint Accessibility Key Laboratory, China Disabled Persons’ Federation, Nanjing 210038, China) ,  Hu Bo (Nanjing Normal University of Special Education, Nanjing 210038, China) ,  Hu Bo (Joint Accessibility Key Laboratory, China Disabled Persons’ Federation, Nanjing 210038, China) ,  Chandra Satapathy Suresh (School of Computer Engineering, KIIT Deemed to University, Bhubaneswar, India) ,  Wang Shui-Hua (School of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, Henan 454000, China) ,  Wang Shui-Hua (School of Mathematics and Actuarial Science, University of Leicester, Leicester LE1 7RH, UK) ,  Wang Shui-Hua (School of Architecture Building and Civil Engineering, Loughborough University, Loughborough LE11 3TU, UK) ,  Zhang Yu-Dong (School of Informatics, University of Leicester, Leicester LE1 7RH, UK) ,  Zhang Yu-Dong (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China) ,  Zhang Yu-Dong (Department of Information Systems, Faculty of Computing and Information Technology, King Abdulaziz University, Jeddah 21589, Saudi Arabia)
資料名： Scientific Programming  (Scientific Programming)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0689A  ISSN： 1058-9244  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ユニバーサルサイン言語の重要な構成要素と他のサイン言語学習の基礎として,指サイン言語は非常に重要である。本論文は,AlexNetベースの転送学習とAdam最適化器を通して中国語のSign言語のための新規な指揮識別法を提案して,それは移動学習の4つの異なる構成をテストした。さらに,実験において,Adamアルゴリズムを運動量(SGDM)と二乗平均平方根伝播(RMSProp)アルゴリズムによる確率的勾配降下と比較し,DA使用に対するデータ増強(DA)の比較を,より高い性能を追求するために実行した。最後に,91.48%の最良精度および89.48±1.16%の平均精度を,Adamアルゴリズムによる構成M1(最後のFCL8)を,そして,181xDAを用いて,得て,そしてそれは,著者らの方法が,中国語指サイン言語を,効果的かつ安定に同定することができたことを示した。一方,提案方法は他の5つの最先端の手法より優れていた。Copyright 2020 Xianwei Jiang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  運動量 ,  *最適化 ,  *学習 ,  言語 ,  *中国語 ,  実効値 ,  *手話
準シソーラス用語： 言語学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (30件)：

• X. Li, Research on Chinese Sign Language Recognition for Middle and Small Vocabulary Based on Neural Network, pp. 1-10, University of Science and Technology of China, Hefei, China, 2017.
• M. Huber, C. Havas, "Restricted speech recognition in noise and quality of life of hearing-impaired children and adolescents with cochlear implants - need for studies addressing this topic with valid pediatric quality of life instruments," Frontiers in Psychology, vol. 10, no. 2085, pp. 9, 2019.
• L. N. Wu, "Pattern recognition via PCNN and tsallis entropy," Sensors, vol. 8, pp. 7518-7529, 2008.
• L. Wu, "Classification of fruits using computer vision and a multiclass support vector machine," Sensors, vol. 12, pp. 12489-12505, 2012.
• G. Wei, "Color image enhancement based on HVS and PCNN," Science China Information Sciences, vol. 53, pp. 1963-1976, 2010.

タイトルに関連する用語 (6件)： 学習 ,  ADAM ,  最適化 ,  中国 ,  手話 ,  識別