手話認識のための手指抽出と単語認識
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概要
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本論文は, 複雑背景下において, 手話単語の動画像より手形状情報を抽出し, 隠れマルコフモデルを用いて認識する方法を述べる.本手法では, 影の変化を考慮にいれた背景差分により人の領域を抽出している.また手, 顔領域を抽出するために, 最初から肌色の範囲を指定しておくのではなく, トラッキングを始める際に体のテンプレートを画像にあてはめ, 体の部位をセグメンテーションし, 肌色の範囲を指定する.この方法により, 肌色の個人差やまわりの色の反射による肌色の変化を考える必要がなく, 様々な状況下で肌色領域が抽出できた.この手法で抽出した手領域より, 手話単語の時系列特徴を求め, HMMを用いて手話単語のモデル作成, 認識実験を行い, 20単語中, 18単語を認識することができた.
- 2001-08-17
著者
-
谷端 伸彦
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
島田 伸敬
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科電子制御機械工学専攻
-
白井 良明
大阪大学大学院工学研究科
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