| 講演名 | 1998/1/22 部分隠れマルコフモデルとそのジェスチャー認識への応用 益満 健, 小林 哲則, |
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| 抄録(和) | 時系列パターンの認識手法として部分隠れマルコフモデルという新たなモデルを提案し、ジェスチャ認識に適用した。これは2重マルコフモデルの一方を隠れ状態に、他方を可観測の状態することで、left-to-right型のHMMが区分定常しか扱えないという問題を解決した。6種類の手振り動作による認識実験の結果、HMMに比べエラー率を43%改善することができた。また、差分データを使用せずに、特徴量の数をを減らした実験においても、HMMに比べ60%改善することができ、本手法の有効性が確認された。 |
| 抄録(英) | A new pattern matching method, Partly-Hidden Markov model, is proposed for gesture recognition. HMM, which has been used for time series pattern matting, can deal with only piecewise stationary process. We solved this problem by introducing the modified second order Markov Model, in which the first state is hidden and the second one is observable. As the result of 6 hand sign language recognition, the error rate iwas improved by 43% compared with HMM. And as for the simple feature parameter condition, PHMM achived 60% less error rate than HMM. |
| キーワード(和) | HMM / ジェスチャ認識 / 手話 |
| キーワード(英) | HMM / gesture recognition / sign language |
| 資料番号 | PRMU97-203 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 1998/1/22(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 部分隠れマルコフモデルとそのジェスチャー認識への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Partly-Hidden Markov Model and Its Application to Gesture Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | HMM / HMM |
| キーワード(2)（和/英） | ジェスチャ認識 / gesture recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 手話 / sign language |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 益満 健 / Ken Masumitsu |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部電気電子情報工学科 Department of Electrical, Electronics & Computer Engineering Waseda University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小林 哲則 / Tetunori Kobayashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学部電気電子情報工学科 Department of Electrical, Electronics & Computer Engineering Waseda University |
| 発表年月日 | 1998/1/22 |
| 資料番号 | PRMU97-203 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 500 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
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