@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232693,
 author = {山田, 大記 and 井上, 勝文 and Partha, Pratim Royc and 岩村, 雅一 and 吉岡, 理文},
 issue = {2},
 month = {Feb},
 note = {近年，様々な手法が提案されている手話認識研究において大きな課題となるのが，データセット内の手話動画の語彙の不足である．この課題に対し，特に未学習の手話単語 (未知単語) のデータに対して自動で学習動画の収集とラベル付けする手法が求められている．幸い Youtube 等に多数字幕情報のついた手話動画が存在するため，これらの内，特定の未知単語が含まれる複数の動画より類似する動作を抽出することで，未知単語を自動獲得できるのではないかと期待されている．これを実現するために必要となりえる要素技術は，(1) 類似の手話動作を精確に表現できる動作特徴量と，(2) その特徴量に基づいて，手話動画から目的の単語の部分を精確に切り出す処理である．本研究では，これの実現の第一歩として，手話単語の細かな動作を一つ一つ記述可能な 3DCNN である I3D を用いて手話単語を表現する特徴量について検討する．本稿では，この特徴量表現の良し悪しを評価するテストヘッドとして，既知単語と未知単語を判別する問題を考え，特徴量の識別性能について評価した結果について述べる．},
 title = {未知手話単語獲得に向けた手話動作特徴量空間の検討},
 year = {2024}
}