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講演抄録/キーワード
講演名 2016-01-28 15:00
ハードウェア指文字認識システム用オフチップ学習アルゴリズム
玉置将幸肥川宏臣関西大NC2015-57
抄録 (和) 本論文では,オフチップ学習における特徴ベクトルの摂動付加によるハードウェア指文字認識システムの
認識性能の改善について述べる.本システムは,特徴ベクトル抽出部と,分類ネットワークから構成される.分類ネッ
トワークは,自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM) とHebb 学習から構成される階層型ネットワークを用い
る.ハードウェア指文字認識システムは,CMOS カメラモジュールが接続されたfield programmable gate array(FPGA)
に実装され,60fps の速度でリアルタイム指文字認識を行う.また,学習はオフチップ学習により行う.本システムは
指文字の位置変動に対してロバストであるが,入力する指文字画像の大きさや角度に対するロバスト性は低い.先行
研究では,学習データに指文字の拡大/縮小,回転させた画像を含めて摂動を加えることで認識率の改善を行えること
が示された.しかし,ハードウェア指文字認識システムは特徴ベクトルを用いたオフチップ学習を行うため,学習さ
せる人の手で摂動を加える必要があり,定量的な摂動を加えることができないという問題点がある.本論文では,指
文字画像から抽出した特徴ベクトルに対して摂動を付加することで,入力画像に対する大きさの摂動付加と等価な効
果を得るオフチップ学習手法を提案する.提案手法により摂動を付加した学習データを用いて,アメリカ式の指文字
(American Sign Language:ASL) の静止指文字24 文字に対して認識実験を行った.その結果,摂動を加えることで,
認識率が78.5%から94.3%となった. 
(英) This paper discusses a new off-chip learning algorithm for hardware hand sign recognition system. The hand sign
recognition system consists of a feature vector extraction and a classification network. The classifier network consists of a
SOM and a Hebbian (SOM-Hebb) hybrid network. The hardware hand-sign recognition system is implemented on a field
programmable gate array (FPGA), which is connected to a CMOS camera. The hardware can perform the recognition at a
speed of 60 fps. The recognition algorithm is very robust against the location change of hand signs, but it is not immune to
rotation or scaling, which degrades recognition performance. In the previous work, it was demonstrated that its recognition
performance was improved by additive perturbation to the training data for the SOM-Hebb classifier. However, users have to
add perturbation because the training of the system is carried out by off-chip learning that uses feature vectors. In this paper,
additive perturbation to the feature vector, which is equivalent to scale perturbation to input image, is proposed, and a new
off-chip learning that adds the perturbation, is developed. The feasibility of the system is verified by experiments against 24
patterns of American sign language (ASL). The experimental results show that the system can run at 94.3% of recognition
rate.
キーワード (和) 指文字認識システム / オフチップ学習 / パターン認識 / VHDL / FPGA / / /  
(英) Hand Sign Recognition / Off-Chip Learning / pattern recognition / VHDL, / FPGA / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 426, NC2015-57, pp. 7-12, 2016年1月.
資料番号 NC2015-57 
発行日 2016-01-21 (NC) 
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 NC2015-57

研究会情報
研究会 NC NLP  
開催期間 2016-01-28 - 2016-01-29 
開催地(和) 九州工業大学 若松キャンパス 
開催地(英) Kyushu Institute of Technology 
テーマ(和) ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化,一般 
テーマ(英) Implementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2016-01-NC-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ハードウェア指文字認識システム用オフチップ学習アルゴリズム 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Off-Chip Learning Algorithm for Hardware Hand-Sign Recognition System 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 指文字認識システム / Hand Sign Recognition  
キーワード(2)(和/英) オフチップ学習 / Off-Chip Learning  
キーワード(3)(和/英) パターン認識 / pattern recognition  
キーワード(4)(和/英) VHDL / VHDL,  
キーワード(5)(和/英) FPGA / FPGA  
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) 玉置 将幸 / Masayuki Tamaki / タマキ マサユキ
第1著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 肥川 宏臣 / Hikawa Hiroomi / ヒカワ ヒロオミ
第2著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ)
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講演者 第1著者 
発表日時 2016-01-28 15:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2015-57 
巻番号(vol) vol.115 
号番号(no) no.426 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2016-01-21 (NC) 


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