@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216854,
 author = {磯谷, 光 and 木村, 勉 and 神田, 和幸 and Hikaru, Isogai and Tsutomu, Kimura and Kazuyuki, Kanda},
 issue = {8},
 month = {Mar},
 note = {本研究では機械学習を用いた手話認識において,手話文中で使用されている単語の認識を目的とする.手話文中に発生する遷移動作を考慮して学習するために,手話文を学習データとして機械学習を行い,学習済みモデルを作成する.本研究では音声認識における手法である Connectionist Temporal Classification (CTC) を組み込んだモデルと,自然言語処理で活用される Transformer を利用した Conformer ネットワークを使用したモデルの 2 つの手法で実験した.最終的にテストデータ全体の認識率は CTC 手法が約 74%,Conformer 手法が約 32% となった.しかし,Conformer 手法の認識結果は過学習のような現象が見られ,正常に動作していない可能性があると考えた.今後は Conformer 手法の改善を進めつつ,Transformer と CTC を組み合わせた新たなアルゴリズムについても検討する., In this study, our purpose is to recognize signs using machine learning. In order to take into account the transition motions that occur in a sign sentence, machine learning adopts the sign sentences as training data, and a trained model is created. We experimented two models: one that incorporates Connectionist Temporal Classification (CTC) which is a method used in speech recognition, and the other is a conformer model that uses a transformer used in natural language processing. As the result, the recognition rate for the entire test data was about 74% by the CTC method and about 32% by the Conformer method. However, the recognition results of the Conformer method showed a phenomenon as over-learning, and we estimated that it might worked properly. We will improve the Conformer method and will investigate a new algorithm that combines the Transformer with CTC.},
 title = {ディープ・ラーニングを用いた手話認識に関する研究-CTC とConformerの比較-},
 year = {2022}
}