@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00195036,
 author = {土屋, 智彦 and 白石, 優旗},
 issue = {35},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2019}
}