| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-02-08 10:30 機械学習を用いた手話認識に関する研究 ○髙橋佑汰・木村 勉（豊田高専）・神田和幸（国立民族学博物館）  WIT2018-60 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では機械学習を用いて手話単語を学習させ，人の動きから特定の手話単語を認識できるようにすることを目標とする．本研究では再帰型ニューラルネットワークを構築し，学習を行う．手話単語は手話技能検定試験6級101単語を対象とし，データ数は現在7,763個である．手話表現の始まりから終わりまで，人の肩から手首までの関節と両手の関節部分を取得し，それぞれの点においてx，y座標を1フレームごとに取得したデータの集合をCSV形式ファイルとする．データの約90%を学習データ，残りの約10%をテストデータとしてクロスバリデーションを行う．結果，認識精度は約75%となった．学習データとして人の関節データを用いたが，類似している手話表現において誤認識が起こっていた． |
| （英） | Our purpose is to recognize kinetic movements in sign language through machine learning which consists of a recurrent neural network. The signs examined were 101 signs in Sign Language Proficiency Test Grade 6, played by 12 examinees for several times. The total number of the data was 7,763. The data were the trajectories of X and Y axes of the wrist, the elbow, the shoulder of each side. Approximately 90% of the data were taken as learning data and the rest were to evaluate our neural network. As a result of cross validation, the accuracy was about 75%. The false recognitions were supposed to occur by similarity of the signs. | |
| キーワード | （和） | 手話 / 機械学習 / ディープラーニング / クロスバリデーション / / / / |
| （英） | sign language / machine learning / deep learning / cross validation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 440, WIT2018-60, pp. 59-64, 2019年2月. | |
| 資料番号 | WIT2018-60 | |
| 発行日 | 2019-01-31 (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) | |
| PDFダウンロード | WIT2018-60 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT ASJ-H |
| 開催期間 | 2019-02-07 - 2019-02-08 |
| 開催地（和） | 愛媛大学城北地区キャンパス メディアホール（総合情報メディアセンター内） |
| 開催地（英） | Ehime Univ. |
| テーマ（和） | 聴覚と福祉情報工学，一般 |
| テーマ（英） | Psychological and Physiological Acoustics and Well-being Information Technology, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | WIT |
| 会議コード | 2019-02-WIT-H |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた手話認識に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on sign language recognition using machine learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 手話 / sign language |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | ディープラーニング / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | クロスバリデーション / cross validation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙橋 佑汰 / Yuta Takahashi / タカハシ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊田工業高等専門学校 (略称： 豊田高専) National Institute of Technology, Toyota College (略称： NITTC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 勉 / Tsutomu Kimura / キムラ ツトム |
| 第2著者 所属（和/英） | 豊田工業高等専門学校 (略称： 豊田高専) National Institute of Technology, Toyota College (略称： NITTC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神田 和幸 / Kazuyuki Kanda / カンダ カズユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立民族学博物館 (略称： 国立民族学博物館) National Museum of Ethnology (略称： Minpaku) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-02-08 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | WIT |
| 資料番号 | WIT2018-60 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.440 |
| ページ範囲 | pp.59-64 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-31 (WIT) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]