講演抄録/キーワード |
講演名 |
距離画像に対するCNNを用いた指文字からの数字認識 ○岡田治樹・赤松 茂(法政大) |
抄録 |
(和) |
本研究では,Kinect v2によって取得した手形状の距離画像を用いて,0~9を示す静止指文字10種類を対象に識別実験を実施した.距離画像は,Kinect v2により得られる距離情報と骨格情報を用いて正規化した.部分空間法のCLAFIC法(CLAss-Featuring Information Compression method)と機械学習の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のそれぞれの方法を用いて識別を行い,両者による指文字認識の性能を評価した. |
(英) |
In this study, we investigated a recognition system of static finger numeric characters 0-9 through the depth image obtained by RGB Depth sensor Kinect v2. The depth image is normalized by the skeleton data of the hand and the depth level acquired from Kinect v2. We performed identification of the fingerspelling expressed by test sample using both CLAss-Featuring Information Compression method and Convolutional Neural Network, and evaluated each of identification performance. |
キーワード |
(和) |
手形状 / 指文字 / 距離画像 / Kinect v2 / CNN / / / |
(英) |
hand shapes / finger characters / depth image / Kinect v2 / CNN / / / |
文献情報 |
信学技報 |
資料番号 |
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発行日 |
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ISSN |
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