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アイテム
HMMを利用したジェスチャー認識の高性能化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/53019
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/53019c9d339db-a529-426e-9444-2dc2166794ef
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM98114014.pdf (675.1 kB)
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Copyright (c) 1999 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1999-01-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | HMMを利用したジェスチャー認識の高性能化 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Performance Improvement of Gesture Recognition using HMM | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学大学院基礎工学研究科システム人間系専攻 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Systems and Human Science, Graduate School of Engineering Science, OSAKA University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Systems and Human Science, Graduate School of Engineering Science, OSAKA University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Systems and Human Science, Graduate School of Engineering Science, OSAKA University | ||||||||
| 著者名 |
清水, 宏明
× 清水, 宏明
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| 著者名(英) |
Hiroaki, Shimizu
× Hiroaki, Shimizu
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 隠れマルコフモデル(HMM)は時系列データを有効に扱えるため、ジェスチャー認識によく利用されているが、実際のシステムで用いるためには、計算コストの問題と認識精度の問題が重要である。本論文では、計算コストの問題に対処するため、KL展開によって特徴量を次元圧縮する手法を提案し、計算時間、認識率について検討する。また、認識精度の問題に対処するため、ジェスチャー間のつながり（コンテキスト）を考慮したHMMによるジェスチャー認識の手法を提案し、その有効性を実験により確かめる。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | HMMs are often used for gesture recognition because of the robustness. However, the computational cost and accuracy of recognition are important for real applications such as gesture recognition, speech recognition or virtual reality. In this paper, we propose methods for performance improvement of gesture recogn ition using HMMs. For the computational cost, we use KL transform to compress the input information and propose a recursive calculation method for the HMMs' probabilities. For the accuracy of recognition, we use an automaton layered up on HMMs to deal with context information of gestures. We also show experimental results to make the efficiency of our methods clear. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 1999, 号 3(1998-CVIM-114), p. 105-112, 発行日 1999-01-21 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
