HMMに基づく人物や動作の多様性を考慮した手話認識手法(聴覚障害者支援ほか,福祉情報工学一般,地域におけるITサポート(シンポジウムテーマ))
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概要
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手話認識における主要な課題として,適切な特徴抽出やモデリングがある.特徴量としては手などの特徴部位の軌跡情報などが,モデルとしては隠れマルコフモデル(HMM)がよく用いられる.特徴量は動画像から抽出することにより,センサ等の装着による利用者の負担を軽減することが期待できるが,一方でカメラに対する人物の位置や体格差次第で同じ動作でも手の軌跡の座標値が大きく異なることがあり,実用上の課題となる.そこで,両手の中間点を原点とする座標系に変換した上で,体格差やカメラとの距離差を是正するためスケールの正規化を行う.また別種の問題として,個人差や文脈などの影響から同じ手話単語であっても発話ごとに動作の振る舞いが異なる可能性があり,このような性質を反映させて扱えるような柔軟なモデル構造の生成も重要である.そこで,HMMをこのような構造に対応させるため,複数の発話間で類似する部分は共通の状態を割り当て,それ以外の部分はその発話固有の状態として割り当てることができるような状態遷移構造を生成する.評価実験として単語認識を行い,人物および動作の多様性を考慮したことによるそれぞれの有効性を検討する.
- 2010-05-14
著者
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
北村 正
名古屋工業大学
-
有賀 光希
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
酒向 慎司
名古屋工業大学
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
北村 正
名古屋工業大学工学部機械工学科
-
北村 正
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
酒向 慎司
名古屋工業大学 大学院 工学研究科
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