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J-GLOBAL ID：202102272683657950   整理番号：21A0873757

アラビア語手話単語を認識するための深さセンサに用いた4つのSVM分類器の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparison of Four SVM Classifiers Used with Depth Sensors to Recognize Arabic Sign Language Words

著者 (2件)： Almasre Miada A. ,  Al-Nuaim Hana
資料名： Computers (Web)  (Computers (Web))
巻： 6  号： 2  ページ： 20  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7165A  ISSN： 2073-431X  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： 本研究の目的は,2つの深さセンサを用いてアラビアサイン言語(ArSL)単語の手ジェスチャを認識することであった。研究者は,5つのArSL単語(データセット)のために10のユーザによってジェスチャされた143のサインを検査するためのモデルを開発した。センサは上部人体の深度画像を捕捉し,そこから235の角度(特徴)を各関節と骨の各対の間で抽出した。データセットを訓練セット(109観察)と試験セット(34観察)に分けた。サポートベクターマシン(SVM)分類装置を,線形カーネル(SVMLDとSVMLT)と放射状カーネル(SVMRDとSVMRT)関数で,4つのSVMモデルを作り出すために,ジェスチャー単語のデータセットに種々のパラメータを使用してセットした。SVMLD,SVMLT,SVMRD,およびSVMRTモデルの訓練セットにおける対応する単語の全体的同定精度は,それぞれ,88.92%,90.88%,および90.884%であった。SVMLD,SVMLT,SVMRD,およびSVMRTのための試験セットからの精度は,それぞれ97.059%,94.118%,および97.059%であった。したがって,モデルの2つのカーネルが性能において近いので,デフォルトパラメータを有するより少ない複合モデル(線形カーネル)を使用するのははるかに効率的である。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： 言語 ,  分類装置 ,  線形性 ,  センサ ,  *単語 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 身振り ,  *アラビア語 ,  *手話単語 ,  深度画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 深さセンサ ,  ジェスチャ認識 ,  サポートベクトルマシン ,  分類 ,  線形 ,  ラジアル ,  SVM

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

引用文献 (29件)：

• Capilla, D.M. Sign Language Translator Using Microsoft Kinect XBOX 360 TM; University of Tennesse: Knoxville, TN, USA, 2012.
• Almasre, M.A.; Al-Nuaim, H. A Real-Time Letter Recognition Model for Arabic Sign Language Using Kinect and Leap Motion Controller v2. Int. J. Adv. Eng. Manag. Sci. 2016, 2, 514-523.
• Liang, H.; Yuan, J. Hand Parsing and Gesture Recognition with a Commodity Depth Camera. In Computer Vision and Machine Learning with RGB-D Sensors; Shao, L., Han, J., Kohli, P., Zhang, Z., Eds.; Springer International Publishing: Cham, Germany, 2014; pp. 239-265.
• Han, J.; Shao, L.; Xu, D.; Shotton, J. Enhanced Computer Vision with Microsoft Kinect Sensor: A Review. IEEE Trans. Cybern. 2013, 43, 1318-1334.
• Almasre, M.; Al-Nuaim, H. Using the Hausdorff Algorithm to Enhance Kinect’s Recognition of Arabic Sign Language Gestures. Int. J. Exp. Algorithms IJEA 2017, 7, 18.

タイトルに関連する用語 (3件)： アラビア語 ,  手話単語 ,  SVM分類