| 講演名 | 2014-03-08 Kinectを利用した腕運動と手形状に基づく手話認識手法の検討(聴覚障害) 和田 健太, 福村 直博, |
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| 抄録(和) | 本研究では,腕運動と手形状が容易に取得できるKinectを用いて手話認識を試みた.腕運動はKinectから得られる手位置座標データからジャーク最小モデルによって抽出された経由点によって認識し,手形状は画像データから手領域を抽出して得られる11次元の特徴量を手話単語運動の開始・終了時で取得して線形分類による認識を行った.右手で表現される30単語を6人の被験者で計測したデータを用い,両方の成分による認識結果を統合して単語への翻訳実験を行った結果,単一話者実験では100%に近い認識率が得られ,複数話者においては70%程度の認識率となった.手形状単独での認識率はあまり高くすることは難しいが,腕運動の認識結果との統合により,大幅に認識率を向上させることを示した. |
| 抄録(英) | In this study, we examine a recognition of sign language using Kinect which is easily able to measure the arm movement and hand posture. The arm movement is recognized by via-points which are extracted by the minimum-jerk model from hand position obtained from Kinect. The hand posture is recognized by linear classifier using 11 features which are extracted from a hand silhouette image at the start and end point of the sign language's movement. Both recognition results of the arm movement and hand posture are integrated to identify the sign word. We tried recognition experiments using 30 words expressed only by a right hand of 6 subjects. As a result, we got a recognition rate nearly 100% in the single speaker recognition experiment, and nearly 70% in the multiple speakers' recognition experiment. Although it is difficult to improve the recognition rate only by the hand feature, it was shown that the recognition method by integration of the information of hand posture and arm movement has a great improvement in recognition rate. |
| キーワード(和) | 手話認識 / Kinect / 腕運動 / 手形状 / ジャーク最小モデル |
| キーワード(英) | sign language recognition / Kinect / arm movement / hand posture / minimum jerk model |
| 資料番号 | WIT2013-81 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT |
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| 開催期間 | 2014/2/28(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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| 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 | Well-being Information Technology(WIT) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Kinectを利用した腕運動と手形状に基づく手話認識手法の検討(聴覚障害) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A sign language recognition based on the arm movement and features of hand posture using Kinect |
| 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） | Kinect / Kinect |
| キーワード(3)（和/英） | 腕運動 / arm movement |
| キーワード(4)（和/英） | 手形状 / hand posture |
| キーワード(5)（和/英） | ジャーク最小モデル / minimum jerk model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 和田 健太 / Kenta WADA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学大学院情報・知能工学専攻 Dept. of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 福村 直博 / Naohiro FUKUMURA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学大学院情報・知能工学専攻 Dept. of Computer Science and Engineering, Toyohashi University of Technology |
| 発表年月日 | 2014-03-08 |
| 資料番号 | WIT2013-81 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 481 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |