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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. コンピュータと人間社会

多変量関数主成分分析とクラスタリングを用いた手話学習支援システムの構築

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231031
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231031
313f4ff3-fe4e-4028-9951-5a39f3b15e89
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-5ZM-02.pdf IPSJ-Z85-5ZM-02.pdf (541.4 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル 多変量関数主成分分析とクラスタリングを用いた手話学習支援システムの構築
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 コンピュータと人間社会
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
静岡大
著者所属
静岡大
著者所属
静岡大
著者所属
東北大
著者所属
静岡大
著者名 高須, 優

× 高須, 優

高須, 優

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西田, 昌史

× 西田, 昌史

西田, 昌史

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澤木, 大輔

× 澤木, 大輔

澤木, 大輔

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荒木, 由布子

× 荒木, 由布子

荒木, 由布子

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西村, 雅史

× 西村, 雅史

西村, 雅史

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 従来、独学での手話の学習は、本やDVDを用いて手話を真似て行う。しかし、真似た手話が正しいのかを確認できず、奥行き方向の動きも確認できない問題がある。そこで、本研究ではKinectを用いて手や骨格の位置を抽出し、どの部位の動きがどれくらいずれているか、お手本との動きの違いなどを多変量関数主成分分析により分析し提示する。また、どの単語を学習すべきかの基準が明確ではないため、多変量関数主成分分析により動きの複雑さを定量的に分析し難易度の低いものから学習する、さらに凸クラスタリングを用いて動きの似た単語をクラスタリングすることで、動きが似た単語から学習することで効率的に手話を学習できるシステムを提案する。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 999-1000, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:54:12.017732
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