@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00170005,
 author = {高橋, 遼平 and 堀内, 靖雄 and 川本, 一彦 and 下元, 正義 and 眞崎, 浩一 and 黒岩, 眞吾 and 鈴木, 広一},
 issue = {9},
 month = {Jul},
 note = {本論文では Kinect と隠れマルコフモデル (HMM) を用いた連続指文字認識の手法について検討する．先行研究では局所特徴を用いて指文字手型単体の認識を行っていた．しかし指文字とは本来連続で行われるものであるため，連続認識手法を検討する必要がある．そこで本研究では，Kinect から得られる Depth 手型画像に対して局所特徴である Histograms of Oriented Gradients(HOG) を計算し，その時系列データから HMM を使用して連続指文字認識を行う手法を提案する．評価実験の結果，特定話者の認識精度がデータクローズで 95.4％，データオープンで 93.0%，不特定話者の認識精度が手話者クローズで 87.4％，手話者オープンで 54.7％となった．},
 title = {Kinectを用いたHMMによる連続指文字認識の検討},
 year = {2016}
}