| 講演名 | 2018-12-15 屈曲指輪郭の存在が手形状パターンの識別精度に与える効果 高橋 歩武(松江高専), 藤嶋 教彰(松江高専), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では屈曲指の曲げの程度が2パターンあるとき，手の外郭線情報のみを用いた場合と屈曲指輪郭線の情報も用いた場合で，畳み込みニューラルネットワークで生成した手形状パターン識別器の識別精度に有意差が出るか調査した結果を報告する．また，調査にあたり導入した手領域周辺を正方形状に切り取る手法について述べる．識別実験の結果，指輪郭線が無い外郭線画像を学習用画像に用いたときの平均識別成功率が91.69%，指輪郭線のある手指輪郭線画像を用いたときが95.43%となり，1％有意水準の有意差が確認された．この結果から，深層学習による手形状識別において，屈曲指情報を持つ手指輪郭線画像のほうが効果的であるといえる． |
| 抄録(英) | In this paper, the authors describe effects of presenting the form of bent fingers for recognizing hand patterns using a convolutional neural network model. Two learned models have been generated. One has been learned by hand contour images. The other has been done by hand images including not only a hand contour but also finger contours. In experiments, the authors have researched the recognition accuracy of hand patterns. Fingers were bent with 2 patterns which were shallow or deep bending. As a result, the authors confirm that information of bent fingers is available for recognition more accurately. |
| キーワード(和) | 手形状パターン認識 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 屈曲指 |
| キーワード(英) | Hand Pattern Recognition / Deep Learning / CNN / Bent Finger |
| 資料番号 | MBE2018-52 |
| 発行日 | 2018-12-08 (MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
|---|---|
| 開催期間 | 2018/12/15(から1日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 平田 豊(中部大) / 京相 雅樹(東京都市大) |
| 委員長氏名（英） | Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Masaki Kyoso(TCU) |
| 副委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 永岡 隆(近畿大) |
| 幹事氏名（英） | Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) / 小林 匠(横浜国大) / 鈴木 康之(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Takumi Kobayashi(YNU) / Ｙａｓｕｙｕｋｉ Ｓｕｚｕｋｉ(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 屈曲指輪郭の存在が手形状パターンの識別精度に与える効果 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Effects of Presenting the Form of Bent Fingers on the Recognition Accuracy of Hand Patterns |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 手形状パターン認識 / Hand Pattern Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | 屈曲指 / Bent Finger |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高橋 歩武 / Ayumu Takahashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 松江工業高等専門学校(略称：松江高専) National Institute of Technology, Matsue College(略称：NIT, Matsue College) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 藤嶋 教彰 / Noriaki Fujishima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 松江工業高等専門学校(略称：松江高専) National Institute of Technology, Matsue College(略称：NIT, Matsue College) |
| 発表年月日 | 2018-12-15 |
| 資料番号 | MBE2018-52 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MBE-366 |
| ページ範囲 | pp.11-14(MBE), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-12-08 (MBE) |