ディープ・ラーニングを用いた手話認識に関する研究－手話文からの単語認識－

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-26
• タイトル: ディープ・ラーニングを用いた手話認識に関する研究－手話文からの単語認識－
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study on Sign Language Recognition Using Deep Learning－Word recognition from sign language sentences－
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: WIT聴覚障害
• 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: 豊田工業高等専門学校専攻科情報科学専攻
• 著者所属: 豊田工業高等専門学校専攻科情報科学専攻
• 著者所属: 国立民族学博物館
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toyota Collage Advanced Course Computer Science Course
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Toyota Collage Advanced Course Computer Science Course
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Museum of Ethnology
• 著者名: 磯谷, 光; 木村, 勉; 神田, 和幸
• 著者名(英): Hikaru, Isogai; Tsutomu, Kimura; Kazuyuki, Kanda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では機械学習を用いた手話認識において，手話文からの単語ごとの認識を目的とする．これまでの研究では，手話単語の動画を学習用データとして学習モデルを作成し，手話技能検定試験 6 級レベルの単語に対して約 90% の認識率を得ていた．さらにこの学習用データを使って，Connectionist Temporal Classification 手法を用いて手話文の認識を行った．しかし，このデータにホームポジション（気をつけの姿勢）が含まれているため，手話文中の単語の認識率が低下していることが判明した．そこで，手話文を学習用データとして使用することで， 問題の解決を試みる．その結果，これまでと比べて認識率が向上し，また，学習用に使用する手話文の増加によっ ても認識率が向上することが判明した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, we developed a machine leaning-based sign language recognition system that can recognize each word in a sign language sentence. In our previous study, we developed a learning model using videos of sign language words as training data and obtained a recognition rate of about 90% for words of Sign Language Proficiency Test Grade 6. In addition, we used this training data to recognize sign language sentences using the "Connectionist Temporal Classification" method. However, we found that the recognition rate of words in the sign language sentences decreased because the Home Position was included in the data. Therefore, we attempted to solve this problem by using sign language sentences as training data. As a result, the recognition rate was improved, and we found that the recognition rate improved by increasing the number of sign language sentences used for training.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 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 2021-AAC-15, 号 18, p. 1-6, 発行日 2021-02-26
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• 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