| 講演名 | 2021-03-06 ディープ・ラーニングを用いた手話認識に関する研究 磯谷 光(豊田高専), 木村 勉(豊田高専), 神田 和幸(国立民族学博物館), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | sign language / deep learning / Connectionist Temporal Classification |
| 資料番号 | WIT2020-38 |
| 発行日 | 2021-02-26 (WIT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT / IPSJ-AAC |
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| 開催期間 | 2021/3/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 聴覚・視覚障害者支援、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 若月 大輔(筑波技大) / 澤田 秀之(早大) |
| 委員長氏名（英） | Daisuke Wakatsuki(Tsukuba Univ. of Tech.) / 澤田 秀之(早大) |
| 副委員長氏名（和） | 酒向 慎司(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Shinji Sakou(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 半田 隆志(埼玉県産業技術総合センター) / 塩野目 剛亮(帝京大) / 雨宮 智浩(東大) / 小林 正朋(日本IBM) / 杉原 太郎(東工大) / 西﨑 実穂(岩手県立大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Handa(Saitama Industrial Tech. Center) / Takeaki Shionome(Teikyo Univ.) / Tomohiro Amemiya(Univ. of Tokyo) / 小林 正朋(日本IBM) / 杉原 太郎(東工大) / 西﨑 実穂(岩手県立大) |
| 幹事補佐氏名（和） | 宮城 愛美(筑波技大) / 細野 美奈子(産総研) / 菅野 亜紀(名大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Manabi Miyagi(Tsukuba Univ. of Tech.) / Minako Hosono(AIST) / Aki Sugano(Nagoya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Well-being Information Technology / Special Interest Group on Assistive & Accessible Computin |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ディープ・ラーニングを用いた手話認識に関する研究 |
| サブタイトル（和） | 手話文からの単語認識 |
| タイトル（英） | A Study on Sign Language Recognition Using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | Word recognition from sign language sentences |
| キーワード(1)（和/英） | 手話 / sign language |
| キーワード(2)（和/英） | ディープ・ラーニング / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | Connectionist Temporal Classification / Connectionist Temporal Classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 磯谷 光 / Isogai Hikaru |
| 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：NIT, Toyota College) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 木村 勉 / Kimura Tsutomu |
| 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：NIT, Toyota College) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 神田 和幸 / Kanda Kazuyuki |
| 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：National Museum of Ethnology) |
| 発表年月日 | 2021-03-06 |
| 資料番号 | WIT2020-38 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | WIT-419 |
| ページ範囲 | pp.47-52(WIT), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-26 (WIT) |