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  1. 研究報告
  2. アクセシビリティ(AAC)
  3. 2024
  4. 2024-AAC-26

Transformerを用いた連続指文字認識の精度向上に関する研究―CNN-LSTM複合モデルとの比較分析―

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241806
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241806
d08c9b20-5b37-49fd-8dc5-9b093397cb4f
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AAC24026007.pdf IPSJ-AAC24026007.pdf (3.3 MB)
 2026年12月16日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, AAC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-12-16
タイトル
タイトル Transformerを用いた連続指文字認識の精度向上に関する研究―CNN-LSTM複合モデルとの比較分析―
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セッション3
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
筑波技術大学/筑波大学
著者所属
筑波技術大学
著者所属(英)
en
Tsukuba University of Technology / University of Tsukuba
著者所属(英)
en
Tsukuba University of Technology
著者名 設楽, 明寿

× 設楽, 明寿

設楽, 明寿

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白石, 優旗

× 白石, 優旗

白石, 優旗

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著者名(英) Akihisa, Shitara

× Akihisa, Shitara

en Akihisa, Shitara

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Yuhki, Shiraishi

× Yuhki, Shiraishi

en Yuhki, Shiraishi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 我々は,ろう・難聴者と聴者の円滑なコミュニケーションを実現するため,深層学習を用いたセンサグローブによる連続指文字認識システムを開発してきた.そこでは,CNN と LSTM を組み合わせた学習モデルにおいて,F-measure の micro 平均は 92.1% にもかかわらず,F-measure の macro 平均は 64.7% と報告している.理由としては,静止指文字と動的指文字の識別の困難性,指文字から次に表出する指文字との間である「わたり」のデータが多いことによる指文字の認識率の低下などが挙げられる.そこで,Transformer の使用が指文字の認識率の向上に寄与するかについて,CNN と LSTM を組み合わせた学習モデルをベースラインとして定量的評価を実施した.また,個人差の影響が軽減されているかについて,学習に使用するデータの選別を通じて交差検証による性能評価を行った.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 2024-AAC-26, 号 7, p. 1-6, 発行日 2024-12-16
ISSN
収録物識別子タイプ 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
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Ver.1 2025-01-19 07:32:52.652142
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