| 講演名 | 2012-02-10 Kinectとパーティクルフィルタを用いたHMM手話認識手法の検討(テーマセッション,時系列パターン認識) 西村 洋介, 今村 大輔, 堀内 靖雄, 川本 一彦, 篠崎 隆宏, 黒岩 眞吾, |
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| 抄録(和) | 本論文ではKinectによる手話認識手法を提案する.Kinectにより得られたRGB画像と距離情報を統合し,パーティクルフィルタにより,3次元空間上での手の位置座標を推定して,HMMにより連続手話認識を行った.その結果,従来手法であるRGB画像のみを用いたものと比較して認識精度を76.2%から86.0%に向上させることができた.また,磁気センサを用いた場合に比べ,認識精度の低下を1%以下に抑えることができた.実用的な応用を考慮した場合,磁気センサは高価で,装着するのも面倒であるが,提案手法は一般のユーザでも容易に入手可能なKinectのみを使用するため,実用的であるということが言える. |
| 抄録(英) | In this paper, we will introduce a sign language recognition method using Kinect which is a motion sensing input device by Microsoft. Kinect has a RGB camera and a depth sensor and therefore we can easily get 3D images of signers' motion. The positions of arms are detected from both the color image data and the depth data of each pixel using Particle Filter Algorithm. Then, sign sentences are recognized using Hidden Markov Model. In our method, the recognition rate was 86.0%, while the recognition rate in the previous study using video image only was 76.2%. On the other hand, the recognition rate using attached motion capturing sensors was 86.8% and was approximately the same as our method. These results show that our method is useful for the practical applications, since our method uses only Kinect which is not expensive and no device is attached to the signer's hand. |
| キーワード(和) | 手話認識 / パーティクルフィルタ / 隠れマルコフモデル / Kinect |
| キーワード(英) | Sign Language Recognition / Particle Filter / Hidden Markov Model / Kinect |
| 資料番号 | PRMU2011-223,SP2011-138 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP |
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| 開催期間 | 2012/2/2(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） | |
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| 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 | Speech (SP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Kinectとパーティクルフィルタを用いたHMM手話認識手法の検討(テーマセッション,時系列パターン認識) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | HMM Sign Language Recognition Using Kinect and Particle Filter |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 手話認識 / Sign Language Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | パーティクルフィルタ / Particle Filter |
| キーワード(3)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov Model |
| キーワード(4)（和/英） | Kinect / Kinect |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西村 洋介 / Yosuke NISHIMURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学 Chiba University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 今村 大輔 / Daisuke IMAMURA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学 Chiba University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 堀内 靖雄 / Yasuo HORIUCHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 千葉大学 Chiba University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 川本 一彦 / Kazuhiko KAWAMOTO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 千葉大学 Chiba University |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 篠崎 隆宏 / Takahiro SHINOZAKI |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 千葉大学 Chiba University |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 黒岩 眞吾 / Shingo KUROIWA |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 千葉大学 Chiba University |
| 発表年月日 | 2012-02-10 |
| 資料番号 | PRMU2011-223,SP2011-138 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 431 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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