時空間特徴量を用いた手話単語認識における未知単語判定手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-05-05
• タイトル: 時空間特徴量を用いた手話単語認識における未知単語判定手法の検討
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 卒論スポットライトセッション
• 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: 現在，大阪公立大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 現在，大阪公立大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 現在，大阪公立大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 現在，Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology
• 著者所属: 現在，大阪公立大学大学院情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Graduate School of Informatics, Osaka Metropolitan University
• 著者名: 山田, 大記; 井上, 勝文; 岩村, 雅一; Partha, Pratim Roy; 吉岡, 理文
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 手話単語認識にはラベル付き学習用データが必要となる．しかし，手話動画のラベル付けには専門知識が必要なため，データには限りがある．そのため，自動で手話単語動画をラベル付けする手法が求められるが，これを実現するには高精度な認識モデルが必要であるというジレンマがある．学習済み単語 (既知単語) のデータ数増加に対しては，既存モデルを活用できるかもしれないが，学習外単語 (未知単語)に対しては，既知単語のいずれかに認識しようとする既存モデルの活用は困難である．この問題に対応するためには，既知単語か未知単語かで処理が異なるため，まずラベルの付いていない手話単語動画の手話動作が既知単語か未知単語かを区別する必要がある．本研究では，未知単語動画の有効活用のために，ラベルの付いていない手話単語動画が未知単語かを判定する手法を提案する．具体的には，3DCNN ベースの手法により手話動作を時空間特徴量列で表し，特徴量同士の類似度を求めることで，未知単語かを判定する．
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2022-CVIM-230, 号 14, p. 1-8, 発行日 2022-05-05
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• 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