講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-06 14:40
ディープ・ラーニングを用いた手話認識に関する研究 ~ 手話文からの単語認識 ~ ○磯谷 光・木村 勉(豊田高専)・神田和幸(国立民族学博物館) WIT2020-38 |
抄録 |
(和) |
本研究では機械学習を用いた手話認識において,手話文からの単語ごとの認識を目的とする.これまでの研究では,手話単語の動画を学習用データとして学習モデルを作成し,手話技能検定試験6級レベルの単語に対して約90%の認識率を得ていた.さらにこの学習用データを使って,Connectionist Temporal Classification手法を用いて手話文の認識を行った.しかし,このデータにホームポジション(気をつけの姿勢)が含まれているため,手話文中の単語の認識率が低下していることが判明した.そこで,手話文を学習用データとして使用することで,問題の解決を試みる.その結果,これまでと比べて認識率が向上し,また,学習用に使用する手話文の増加によっても認識率が向上することが判明した. |
(英) |
In this study, we developed a machine leaning-based sign language recognition system that can recognize each word in a sign language sentence. In our previous study, we developed a learning model using videos of sign language words as training data and obtained a recognition rate of about 90% for words of Sign Language Proficiency Test Grade 6. In addition, we used this training data to recognize sign language sentences using the "Connectionist Temporal Classification" method. However, we found that the recognition rate of words in the sign language sentences decreased because the Home Position was included in the data. Therefore, we attempted to solve this problem by using sign language sentences as training data. As a result, the recognition rate was improved, and we found that the recognition rate improved by increasing the number of sign language sentences used for training. |
キーワード |
(和) |
手話 / ディープ・ラーニング / Connectionist Temporal Classification / / / / / |
(英) |
sign language / deep learning / Connectionist Temporal Classification / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 419, WIT2020-38, pp. 47-52, 2021年3月. |
資料番号 |
WIT2020-38 |
発行日 |
2021-02-26 (WIT) |
ISSN |
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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WIT2020-38 |
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