| 大会名称 |
| 2019年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019S |
| 開催年 |
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2019
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| 発行日 |
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2019/8/27
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| セッション番号 |
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B-19
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| セッション名 |
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ヘルスケア・医療情報通信技術
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| 講演日 |
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2019/9/11
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| 講演場所(会議室等) |
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C棟 3F Ｃ305講義室
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| 講演番号 |
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B-19-1
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| タイトル |
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学習済みネットワークモデルを用いた特徴抽出による手話動作識別実験
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| 著者名 |
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◎川口開都, 王 治中, Daraseneeyakul. Paporn, Veerakiatikit. Phaphimon, 田中 博, 西村広光,
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| キーワード |
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手話認識, 深層学習, 事前学習済みネットワーク, LSTM, Alexnet, VGG16
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| 抄録 |
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聴覚に障害を持った方とのコミュニケーション方法の検討として，手話を翻訳するための研究が多く行われている．当研究室では，カラー手袋を装着して光学カメラのみで実現する手話認識システムの開発に取り組んでいる.本稿では,深層学習による両手で行う手話動作の認識を目的として,事前学習済みネットワークであるAlexnet,VGG16を用いて認識精度を比較した結果を報告する.
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