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  1. 研究報告
  2. アクセシビリティ(AAC)
  3. 2019
  4. 2019-AAC-9

深層学習を用いたセンサグローブによる指文字認識の改良

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195036
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/195036
e3af1604-5fe5-4200-afad-81a2fc299754
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AAC19009035.pdf IPSJ-AAC19009035.pdf (6.6 MB)
Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2019-03-01
タイトル
タイトル 深層学習を用いたセンサグローブによる指文字認識の改良
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 フィードバックによる支援
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
筑波技術大学
著者所属
筑波技術大学
著者所属(英)
en
Tsukuba University of Technology
著者所属(英)
en
Tsukuba University of Technology
著者名 土屋, 智彦

× 土屋, 智彦

土屋, 智彦

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白石, 優旗

× 白石, 優旗

白石, 優旗

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 我々は,聴覚障害者と聴者の円滑なコミュニケーションを実現するため,深層学習を用いたセンサグローブによる指文字認識システムを開発してきた.しかし,識別対象は平仮名 46 文字と限定されており,かつ識別率も約83%に留まっているという課題があった.そこで,本論文では,センサからの取得データの安定化,学習データの増加,並びに,複数の学習モデル (Random Forest,Multi-layer Perceptron,Convolutional Neural Network) を用いた比較評価実験により,識別率の向上を目指す.具体的には,開発システムの改良として,サンプリング周波数と識別入力次元数の見直しを行った.識別については,識別率向上のための予備実験として,識別対象に濁音 ・ 半濁音 ・ 拗音 ・ 長音を加えた全 76 文字を識別対象とし,すべての採集データをシャッフルの上で評価実験を行い,その結果について解析を行い,課題を明らかとした.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12752949
書誌情報 研究報告アクセシビリティ(AAC)

巻 2019-AAC-9, 号 35, p. 1-8, 発行日 2019-03-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2432-2431
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
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Ver.1 2025-01-19 23:14:33.114432
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