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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU)
  4. 2011
  5. 101-150

手話認識のための動き特徴に基づく学習データの自動合成

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77742
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/77742
a17ce883-f581-4132-a084-e2c5e6db9715
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MIRU2011102.pdf IPSJ-MIRU2011102.pdf (2.7 MB)
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2011-10-01
タイトル
タイトル 手話認識のための動き特徴に基づく学習データの自動合成
言語
言語 jpn
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
立命館大学理工学研究科
著者所属
立命館大学理工学研究科
著者所属
立命館大学総合理工学研究機構
著者所属
立命館大学情報理工学部
著者名 相本幸治 山田寛 松尾直志 白井良明

× 相本幸治 山田寛 松尾直志 白井良明

相本幸治
山田寛
松尾直志
白井良明

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文ではHMMを用いた手話の学習・認識のための合成データの自動作成について述べる.HMMの学習には多数のデータを用いるのが望ましいが,手話動作のデータ収集はコストが高い.そこで各単語の中の類似動作の部分の特徴量を交換することで新しいデータを自動合成し,学習データを増やして学習を改善する.類似動作の発見には,k-means法によるクラスタリングを用いる.適切な類似動作の数は未知であるため,クラスの統合・分割を繰り返して最適な類似動作分類を得る.手動による類似動作分類をもとに作成した合成データと提案法で自動作成した合成データをHMMのモデル学習に用い,認識実験結果を示す.
書誌情報 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2011)論文集

巻 2011, p. 710-717, 発行日 2011-07-20
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 20:46:41.190518
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