文献

J-GLOBAL ID：202202290263391108   整理番号：22A1053349

視覚ベースシステム(HMASL)のためのハンドマーク解析を用いた手話認識【JST・京大機械翻訳】

Sign Language Recognition Using Hand Mark Analysis for Vision-Based System (HMASL)

著者 (2件)： Tyagi Akansha (Department of Computer Science and Engineering, Maharishi Markandeshwar(Deemed to be) University, Ambala, Haryana, India) ,  Bansal Sandhya (Department of Computer Science and Engineering, Maharishi Markandeshwar(Deemed to be) University, Ambala, Haryana, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 841  ページ： 431-445  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイン言語認識(SLR)は,人間とコンピュータの間のより良い通信環境を提供するのを可能にする重要な研究領域である。サイン言語ジェスチャから抽出したいくつかの一般的および標準的特徴は,スケール不変特徴変換(SIFT),スピードアップロバスト特徴(SURF),加速セグメント(FAST)からの特徴,および指向FASTおよび回転簡易(ORB)を含む。しかし,これらの要素ベクトルは,分類フレームワークの認知誤差として,一般的に計算時間を拡大させる,重要でないか,または過剰であるいくつかのハイライトを含んでいる。この問題に対抗するために,著者らは,深い手の数学に依存する別の物体検出計算を提案した。サイン言語(HMASL)のHand Mark分析と呼ばれる新しいアプローチを,この懸念において使用した。それは,特徴抽出と手幾何学の概念を結合して,計算を減らし,複雑なバックグラウンドの領域と領域を計算する。HMASLを他の古典的特徴抽出法と比較し,いくつかの分類器で試験した。実験結果は,HMASLが認識精度をサージするだけでなく,意味のある量に特徴側面を容易化することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 幾何学 ,  検出 ,  *視覚 ,  *パターン認識 ,  ベクトル ,  言語 ,  特徴抽出 ,  精度 ,  コンピュータビジョン ,  *手話 ,  コンピュータ ,  機械学習
準シソーラス用語： 身振り ,  ハイライト ,  *手話認識 ,  物体検出 ,  認識精度 ,  言語認識 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： インドの手話 ,  コンピュータビジョン ,  特徴抽出 ,  手の形状 ,  深層学習 ,  SVM

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  マーク ,  解析 ,  手話認識