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J-GLOBAL ID：202102232319409539   整理番号：21A2568595

ウェアラブルエレクトロニクスを用いた手話認識:動的時間ワーピングと畳込みニューラルネットワークアルゴリズムによるk最近傍の実現【JST・京大機械翻訳】

Sign Language Recognition Using Wearable Electronics: Implementing k-Nearest Neighbors with Dynamic Time Warping and Convolutional Neural Network Algorithms

著者 (6件)： Saggio Giovanni (Department of Electronic Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, Via Politecnico 1, 00133 Rome, Italy) ,  Cavallo Pietro (Data Analysis Group, MathWorks, Matrix House, Cambridge Business Park, Cambridge CB4 0HH, UK) ,  Ricci Mariachiara (Department of Electronic Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, Via Politecnico 1, 00133 Rome, Italy) ,  Errico Vito (Department of Electronic Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, Via Politecnico 1, 00133 Rome, Italy) ,  Zea Jonathan (Department of Informatics and Computer Science, Escuela Politecnica Nacional, Quito 170517, Ecuador) ,  Benalcazar Marco E. (Department of Informatics and Computer Science, Escuela Politecnica Nacional, Quito 170517, Ecuador)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 14  ページ： 3879  発行年： 2020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： ウェアラブルエレクトロニクスと2つの異なる分類アルゴリズムに基づく符号言語認識システムを提案した。ウェアラブルエレクトロニクスは,指,手首および腕/前腕運動を収集するために,感覚手袋および慣性測定ユニットから作成した。分類器は,動的時間ワーピング(ノンパラメトリック法)と畳込みニューラルネットワーク(パラメトリック法)のk-最近傍であった。10のサイン語は,イタリアのSign言語から考慮された: co,インターネット,ジョギング,ピザ,テレビ,ツイッター,およびciaoのような国際的意味を持つ単語と共に,コース,ガザイ,メースト。徴候は,それぞれ7人,男性5人,女性2人,年齢2954歳10.34(SD)で1回繰り返した。採用した分類器は,k-Nearest近傍に対して96.6%3.4(SD)の精度と,畳込みニューラルネットワークに対して動的時間ワーピングと98.0%2.0(SD)であった。本システムは,最も完全なものの中でウェアラブルエレクトロニクスで作られ,分類器トップは,文献で報告されている他の関連研究と比較して実行した。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： *アルゴリズム ,  計測器 ,  言語 ,  テレビジョン ,  イタリア共和国 ,  ノンパラメトリック法 ,  女性 ,  男性 ,  *電子技術 ,  手袋 ,  *手話 ,  単語 ,  インターネット
準シソーラス用語： *ワーピング ,  ツイッター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ウェアラブルエレクトロニクス ,  ジェスチャ認識 ,  手話 ,  感覚手袋 ,  IMU ,  分類器

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  時間,速度,加速度,角速度の計測法・機器  (AD05040K) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (37件)：

• Saggio, G.; Cavrini, F.; Di Paolo, F. Inedited SVM application to automatically tracking and recognizing arm-and-hand visual signals to aircraft. In Proceedings of the 7th International Joint Conference on Computational Intelligence 3, Lisbon, Portugal, 12-14 November 2015; pp. 157-162.
• Saggio, G.; Cavrini, F.; Pinto, C.A. Recognition of arm-and-hand visual signals by means of SVM to increase aircraft security. Stud. Comput. Intell. 2017, 669, 444-461.
• León, M.; Romero, P.; Quevedo, W.; Arteaga, O.; Terán, C.; Benalcázar, M.E.; Andaluz, V.H. Virtual rehabilitation system for fine motor skills using a functional hand orthosis. In Proceedings of the International Conference on Augmented Reality, Virtual Reality and Computer Graphics, Otranto, Italy, 24-27 June 2018; pp. 78-94.
• Ramírez, F.; Segura-Morales, M.; Benalcázar, M.E. Design of a software architecture and practical applications to exploit the capabilities of a human arm gesture recognition system. In Proceedings of the 3rd IEEE Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM), Cuenca, Ecuador, 15-19 October 2018; pp. 1-6.
• Tsironi, E.; Barros, P.; Weber, C.; Wermter, S. An analysis of convolutional long short-term memory recurrent neural networks for gesture recognition. Neurocomputing 2017, 268, 76-86.

タイトルに関連する用語 (4件)： 手話認識 ,  ワーピング ,  畳込みニューラルネットワーク ,  アルゴリズム