2026-05-19T15:52:10Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00194581 2025-01-19T23:25:49Z 1164:3865:9692:9714

手話認識のためのOpenPoseを用いた手の領域分割 Segmentation of Hand for Sign Language Recognition using OpenPose 鳴海, 克弥 朝倉, 健太 坂本, 一樹 小澤, 辰典 田中, 博 川喜田, 佑介 Katsuya, Narumi Kenta, Asakura Kazuki, Sakamoto Tatsunori, Ozawa Hiroshi, Tanaka Yuusuke, Kawakita 聴覚障がい者と健聴者との意思疎通には手話通訳者や筆談器などのコミュニケーション支援機器が必要である．近年手話を映像から自動的に認識させる研究が存在する．その研究の中では左手と右手の領域分割を行って手話を識別する手法が存在するが，自動的に領域を分割する検討は行われてこなかった．そこで本研究では，撮影画像の領域の分割を事前に行わず，撮影された関節の位置などから右手領域と左手領域を推定してこれを分割すること目的とした．人物の画像データに対して分離線を決定することを課題として取り組んだ．関節の位置など人体における特徴点の位置を推定する機械学習モデルである OpenPose を用いてシステムを実装し，基本的な評価を行ったのでこの結果について報告する． Communication support equipment such as sign language interpreters and handwriting instruments are necessary for communication between the hearing impaired and among them there is a research that automatically recognizes sign language from the video. In the research, there is a method of identifying sign language by dividing the region of the left hand and the right hand, but consideration to automatically divide the region has not been conducted. The purpose of this research is to divide the right hand region and the left hand region of the image of the person. We tried to automate that area division. Using OpenPose which is a machine learning model to estimate the position of feature points in the human body such as joint position, it was found that it is possible to automatically divide the right hand region and the left hand region. technical report 情報処理学会 2019-02-25 application/pdf 研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム（MBL） 29 2019-MBL-90 1 4 2188-8817 AA11851388 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/194581/files/IPSJ-MBL19090029.pdf jpn