わたり区間を含む単位を用いた手話認識手法の検討(ヒューマンコミュニケーショングループ(HCG)シンポジウム)
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概要
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手話認識において,手話単語が文脈によって変化する現象に対応するため,手の形や手の位置のような手話構成項目ごとに認識,統合する手法が従来研究で提案されている.しかし,連続した手話を認識するためには,手話単語間の遷移動作であるわたりへの対応も必要となる.従来の研究では,すべての手話構成項目とその間のわたりを別々にモデル化して認識を行っていたため,モデル数が膨大な数になるという問題があった.そこで本研究では,手話構成項目の1つである手の動きについて,前後のわたりを組み合わせて1つの認識単位として,隠れマルコフモデルを用いた認識手法を提案する.隠れマルコフモデルは時系列パターンを統計的にモデル化できるため,手動作の時間的な変動やデータの変動に対応できるのではないかと考えた.要素数を11個として評価実験を行った結果,従来手法である要素とわたりを別々にモデル化する場合に比べて,認識精度が30%向上することを確認した.
- 2004-03-19
著者
-
市川 熹
千葉大学
-
市川 熹
千葉大学大学院自然科学研究科
-
堀内 靖雄
千葉大学大学院融合科学研究科
-
市川 熹
千葉大学 工学部
-
西田 昌史
千葉大学大学院 融合科学研究科
-
岡澤 裕二
千葉大学大学院自然科学研究科
-
堀内 靖雄
千葉大学大学院 融合科学研究科 情報科学専攻
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