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J-GLOBAL ID：202102221948958713   整理番号：21A2528351

FSMコンテキストアウェアモデルを用いた3DCNNとLSTMを用いた動的ハンドジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Hand Gesture Recognition Using 3DCNN and LSTM with FSM Context-Aware Model

著者 (6件)： Hakim Noorkholis Luthfil (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan 32001, Taiwan) ,  Shih Timothy K. (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan 32001, Taiwan) ,  Arachchi Sandeli Priyanwada Kasthuri (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan 32001, Taiwan) ,  Aditya Wisnu (Department of Computer Science and Information Engineering, National Central University, Taoyuan 32001, Taiwan) ,  Chen Yi-Cheng (Department of Information Management, National Central University, Taoyuan 32001, Taiwan) ,  Lin Chih-Yang (Department of Electrical Engineering, Yuan Ze University, Taoyuan 32003, Taiwan)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 24  ページ： 5429  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートTV技術の最近の成長により,ユニークで有益な応用の需要は,スマートTV様環境に対するユニークなジェスチャベースシステムの研究を動機づける。映画推薦,ソーシャルメディアプラットフォーム,友好応用,天候更新,チャット付けアプリケーション,および観光プラットフォームを自然のようなジェスチャ制御装置によって調整する単一システムに組み合わせ,使用の容易さと自然相互作用を可能にする。環境に適合する13の静的および11の動的ジェスチャーの24のジェスチャを通して,構造認識問題解決を設計した。RGBと深さ画像のシーケンスのデータセットを収集し,前処理し,提案した深層学習アーキテクチャで訓練した。3次元畳込みニューラルネットワーク(3DCNN)とそれに続くLong Short-Term記憶(LSTM)モデルの組合せを用いて時空間特徴を抽出した。分類の最後に,有限状態機械(FSM)は,アプリケーションコンテキストに基づくクラス決定結果を制御するためにモデルを通信する。結果は,深さとRGBの組合せデータが8つの選択されたジェスチャーに関して97.8%の正確性率を保持するのに対して,FSMがリアルタイム性能において89%から91%まで認識率を改良したことを示した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  制御装置 ,  問題解決 ,  前処理 ,  有限状態機械 ,  観光 ,  *応用プログラム ,  三次元 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： *身振り ,  *ジェスチャー認識 ,  実時間 ,  ソーシャルメディア ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 手ジェスチャ認識 ,  深層学習 ,  マルチモーダルシステム ,  文脈意識

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (48件)：

• Grant, H.; Lai, C.-K. Simulation modeling with artificial reality technology (SMART): An integration of virtual reality and simulation modeling. In Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference, Washington, DC, USA, 13-16 December 1998; pp. 437-441.
• Guo, Z. Research of hand positioning and gesture recognition based on binocular vision. In Proceedings of the 2011 IEEE International Symposium on VR Innovation, Singapore, 19-20 March 2011; pp. 311-315.
• Lee, S.-H.; Sohn, M.-K.; Kim, D.-J.; Kim, B.; Kim, H. Smart TV interaction system using face and hand gesture recognition. In Proceedings of the 2013 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), Las Vegas, NV, USA, 11-14 January 2013; pp. 173-174.
• Dong, H.; Danesh, A.; Figueroa, N.; El Saddik, A. An elicitation study on gesture preferences and memorability toward a practical hand-gesture vocabulary for smart televisions. IEEE Access 2015, 3, 543-555.
• Huang, J.; Zhou, W.; Li, H.; Li, W. Sign language recognition using 3d convolutional neural networks. In Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), Turin, Italy, 29 June-3 July 2015; pp. 1-6.

タイトルに関連する用語 (2件)： LSTM ,  ハンドジェスチャ認識