音韻構造を考慮したHMM手話認識における音韻ストリーム重みの最適化手法の検討(手話システム,聴覚障害及び一般)
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概要
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手話認識の分野では,隠れマルコフモデル(hidden Markov model; HMM)に基づいた手法がいくつか提案されている.我々は,手話の構成素(サブユニット)を様々な手話映像から自動分類し,それらの組合せから単語モデルを構成する手法を提案してきた.これまでの研究では,サブユニットの生成過程に手話の音韻構造を考慮することで,学習の効率化や認識率の改善が示されているが,音韻の重要度に相当する各ストリームの重みをモデル全体で一定値に定めていた.最適なストリーム重みを網羅的に調べ,事前に付与することは,実用的な観点からすると現実的ではない.本報告では,未知データに対しても頑健に働くような適切なストリーム重みを,学習データに基づいて推定する手法を検討し,手話単語の認識タスクにおける評価実験について報告する.
- 2011-07-28
著者
-
北村 正
名古屋工業大学
-
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
-
酒向 慎司
名古屋工業大学大学院
-
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
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