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J-GLOBAL ID：202102258181005067   整理番号：21A2304888

サポートベクトルマシンを用いたアラビア語手話認識(ArSL)アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Arabic Sign Language Recognition (ArSL) Approach Using Support Vector Machine

著者 (5件)： Ali Mohamed Arafa (Beni Suef University,Computers Science Dep.,Beni-Suef,Egypt) ,  Ewis Mohamed Rabie (Beni Suef University,Computers Science Dep.,Beni-Suef,Egypt) ,  Mohamed Gamal Eid (Beni Suef University,Computers Science Dep.,Beni-Suef,Egypt) ,  Ali Heba Hamdy (Beni Suef University,Multimedia Dep.,Cairo,Egypt) ,  Moftah Hossam M. (Beni Suef University,Multimedia Dep.,Cairo,Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCTA  ページ： 17-21  発行年： 2017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： サイン言語認識は,聴覚障害者と正常者の間の通信を改善する重要な方法である。本論文では,アラビアサイン言語のアルファベットのサインを認識するアプローチを紹介した。アラビア語のアルファベット特性の一部に特徴的な徴候の28の徴候を働いた。著者らの実験を,標準アラビアサイン言語上で調製したデータセットに適用した。データセットは,1400の画像,各カテゴリあたり50の画像から成り,訓練の80%とテストの20%に分割され,提案した方式は,ライブビデオの捕捉されたフレームから手を抽出し,次に,署名上で前処理と検出操作を実行する。画像を表現する特徴ベクトルを抽出するために,高密度SIFT技術を用いた。分類フェーズにおいて,著者らは,マルチクラスサポートベクトルマシンとロジスティック回帰方法の両方を使用して,著者らの実験の結果は,サポートベクターマシンを用いて96%まで達成した。Copyright 2021 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： 言語 ,  前処理 ,  録画装置 ,  *サポートベクトルマシン ,  聴覚障害者
準シソーラス用語： *アラビア語 ,  ロジスティック回帰分析 ,  特徴ベクトル ,  *手話認識 ,  高密度 ,  言語認識 , 【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 (3件)： サポートベクトルマシン ,  アラビア語 ,  手話認識