HMMを用いた手話単語を構成するサブユニットの自動生成手法
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概要
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手話は,複数の細かい動作(サブユニット)の逐次的な組み合わせにより表現されており,これらの動作は異なる手話間で共有できると考えられる.ここでは単語間の類似動作を分類する方法として,単語単位で学習された複数の隠れマルコフモデルの全状態をクラスタリングすることでサブユニットを生成する.単語認識タスクを考えた場合,個々の手話単語モデルをサブユニットの連結により構成する.単語間で共有構造を用いることで,単語単位で学習する場合に比べてモデル当りの学習データ数をより多く確保できるという利点がある.また,手話は発話ごとに動作の振る舞いが大きく異なる可能性があるため,同じ単語でも複数の動作遷移パターンが考えられる.よって手話認識においても,このような性質を反映させて扱えるような,より詳細化されたモデル構造の生成が望まれる.このような観点から,本研究では複数の発話間で類似する部分のみを共有し,それ以外の部分はその発話固有の遷移パターンとして扱うことが可能であるような状態遷移構造の自動生成手法を提案し,認識率の向上をはかる.
- 2010-01-01
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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