| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-01-23 14:50 Kinectを用いた手話単語認識に有効な特徴量の検討 ○小山智己・齊藤剛史（九工大）  MBE2014-115 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究は聴覚障害者と健聴者の円滑なコミュニケーションを支援するコンピュータによる手話認識システムの開発を目的とする．手話は手の位置，動き，手型の3要素から構成される．本論文ではこれら3要素を考慮した手法を提案する．特に手型特徴量を関しては，主成分分析に基づく特徴量，領域形状に基づく特徴量，DCT係数に基づくテクスチャ特徴量およびlocal binary pattern（LBP）に基づくテクスチャ特徴量の4種を検討する．また学習および認識にはマルチストリームHMMを用いる．手話者6名より手話単語100語の手話シーンを撮影して評価実験を実施した．その結果，手の位置，動きおよび手型としてLBPが有効であることを確認した． |
| （英） | The aim of our research is a development of the sign language recognition system for smooth communication between hearing disability person and hearing person. Sign language is consisted of three elements; hand position, hand movement, and hand shape. The proposed method is reflected all elements. Specifically, as for the hand shape, this paper investigates four kinds of features of PCA-based feature, geometrical features, DCT-based features and LBP-based feature. Multi-stream HMM is used for the learning and recognition processes. We set 100 words as the recognition target, gathered sign scenes with six persons, and evaluated the proposed method. As a result, all three elements of hand position, hand movement, and LBP-based hand shape are efficient for the sign language recognition. | |
| キーワード | （和） | 手話認識 / Kinect / 距離情報 / 特徴量 / / / / |
| （英） | Sign Language Recognition / Kinect / depth image / features / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 408, MBE2014-115, pp. 117-120, 2015年1月. | |
| 資料番号 | MBE2014-115 | |
| 発行日 | 2015-01-15 (MBE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2014-115 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE |
| 開催期間 | 2015-01-22 - 2015-01-23 |
| 開催地（和） | 熊本大学 |
| 開催地（英） | Kumamoto University |
| テーマ（和） | ME、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2015-01-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Kinectを用いた手話単語認識に有効な特徴量の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Features for Sign Language Word Recognition using Kinect |
| サブタイトル（英） | |
| 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） | 距離情報 / depth image |
| キーワード(4)（和/英） | 特徴量 / features |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小山 智己 / Tomoki Koyama / コヤマ トモキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 齊藤 剛史 / Takeshi Saitoh / サイトウ タケシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-01-23 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2014-115 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.408 |
| ページ範囲 | pp.117-120 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2015-01-15 (MBE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]