HMMに基づく連続指文字認識・合成用コーパスの構築(信号処理, 符号化とそれらを用いた知的マルチメディアシステム, 一般)
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概要
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本研究では, 隠れマルコフモデル(HMM)に基づく日本語連続指文字認識および指文字動画像合成を目的とし, 文字バランスのとれた指文字単語コーパスの設計を行った.本コーパスに基づき, データグローブと位置センサーにより収録された学習用・評価用の指文字データを用いて, HMMに基づく連続指文字単語認識実験を行った.その結果, 約1万5千語彙の単語認識において97.9%の高い単語認識率を得た.更に, 共同研究者によって, 同じデータを用いたHMMに基づく連続指文字動画像合成が行われ, 自然な手指の動画像が合成できることが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-10
著者
-
武田 一哉
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
法政大学
-
宮島 千代美
名古屋大学
-
伊藤 克亘
法政大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
電総研
-
伊藤 克亘
電子技術総合研究所
-
武田 一哉
名古屋大学
-
江本 祐太
名古屋大学情報科学研究科
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