手話の調動認識におけるHMM最適化に関する検討

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概要

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聾者のコミニケーションに主に用いられる手話は, 手指の運動を3次元空間上で展開し表現される視覚的な言語である。手話の調動は手形を表すN形態, 運動を表すV形態, 非手指動作を表すSおよびG形態により構成される。筆者らは, これまで手話の大局的な運動をトラッキングする方法として単眼カメラ, および磁気センサーによる手法について検討した。入力されたデータからV形態を認識する方法はHMMを用いていた。しかし, HMMの形状は, 手話の調動を十分に反映していなかった。また, 調動の量子化は掌の移動方向に対してのみラベリングを行っていたため, 必ずしも適当なラベル付けを行っていなかった。そこで本報告では, 各単語ごとに最も尤度の高くなるモデルを効率的に探索する方法について検討を行った。さらに, 調動の特徴をより明確に反映させるため, コードブックに加速度ベクトルを考慮する方法についても述べる。
1997-09-24

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