複数の自己組織化マップを用いた手話認識
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概要
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手話認識において認識と並ぶ重要な要素は、連続した動作のどの部分が実際の手話単語かという分節化である。本稿ではモーションキャプチャ、データグローブ(両手用)、を使用することにより、手話単語において重要な体や手な動きを捉え、このデータを基に分節化並びに認識を行う。その際、時空間情報のバラツキを吸収できる自己組織化マップに注目した。本研究では、1つの自己組織化マップによりモーションキャプチャ、データグローブの情報を表した場合と、モーションキャプチャ、データグローブそれぞれに自己組織化マップを適用した場合の比較検討を行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-03-11
著者
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