講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-07-15 16:20
HMMを用いた手話の非手指信号認識の基礎検討 加藤里奈・○酒向慎司・北村 正(名工大) WIT2016-23 |
抄録 |
(和) |
手話は手や指の動きにより単語の意味を表す手指信号(Manual Signals)と、頭部動作や表情などによって文法や副詞を表す非手指信号(Non-Manual Signals、以下NMS)から構成される。手指信号と比較しNMSの体系化は難しく、NMSの認識に関する研究は少ない。しかし、手話文全体を理解するためには、手指信号だけでなくNMSの認識も重要である。先行研究では手話文中に出現する頭部動作4種類(頷き、顎上げ、顎下げ、首振り)の認識実験を行ったが、話者の手話経験がなかったことから、現実的な評価データとは異なっていた可能性が考えられる。本研究では手話通訳士を対象としたHMMを用いたNMSの認識を試みる。 |
(英) |
We work on automatic Japanese sign Language (JSL) recognition using hidden Markov models (HMMs). In general, sign language consists of manual signals and non-manual signals. In this study, we focused on non-manual signal and propose a method for recognize major four kind of non-manual signal using HMM. We used a depth sensor Microsoft Kinect v2 to obtain feature parameter of head motion. We conducted a fundamental experiment to show the effectiveness of our method. |
キーワード |
(和) |
手話認識 / 隠れマルコフモデル / Kinect / 非手指信号 / / / / |
(英) |
sign language recognition / Non-manual signals / hidden Markov model / Kinect / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 139, WIT2016-23, pp. 15-19, 2016年7月. |
資料番号 |
WIT2016-23 |
発行日 |
2016-07-08 (WIT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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WIT2016-23 |