@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00041356,
 author = {羽岡, 哲郎 and 益子, 貴史 and 小林, 隆夫 and Tetsuo, Haoka and Takashi, Masuko and Takao, Kobayashi},
 issue = {120(2002-AVM-039)},
 month = {Dec},
 note = {本稿では、隠れマルコフモデル(HMM)に基づくパラメータ生成アルゴリズムを用いたハンドジェスチャー（手のしぐさ）の3次元コンピュータ･グラフィックス・アニメーション生成について述べる。本研究の目的は，ラベルを用いて記述されたジェスチャーの動作を生成することである．各ラベルは、手の基本的な動作パターンに対応し，各基本動作パターンは、HMMによってモデル化される．HMMによるモデル化の際には，モーションキャプチャによって収録したジェスチャーデータ(手の物理形状モデルのパラメータ列）を学習データとして用いる．そして、与えられたラベル列の順に従って，対応するHMMを接続して一つのHMMを構成し，このHMMから尤度最大化基準によりジェスチャーデータを生成し，得られたジェスチャーデータをコンピュータグラフィックス表示することで、滑らかなジェスチャーデータを生成することが可能となる。実験により、滑らかで自然なハンドジェスチャーのアニメーション生成が可能であることを確認した．, This paper describes a method for generating D computer graphics animation of hand-gesture using a parameter generation algorithm based on hidden Markov model(HMM). The purpose of this study is to generate motion of gestures represented by a label sequence. Each label represents a basic motion pattern of the hand, which is modeled by an HMM. When modeling a basic motion pattern by HMM, gesture data, which are parameter sequences of a physical model of the hand , recorded using motion-capturing are used as training samples. Then, given a label sequence, an HMM is composed by concatenating HMMs in the order according to the label sequence, and then a gesture is generated from the composed HMM in a maximum-likelihood sense and put into a computer graphic features modeled by HMMs. An experimental result shows the effectiveness of this synthesis method.},
 title = {隠れマルコフモデルに基づくハンドジェスチャーアニメーション生成},
 year = {2002}
}