HMMに基づく連続指文字認識・合成用コーパスの構築 Construction of a Corpus for HMM-based Continuous Manual Alphabet Recognition and Synthesis

この論文をさがす

著者

抄録

本研究では, 隠れマルコフモデル(HMM)に基づく日本語連続指文字認識および指文字動画像合成を目的とし, 文字バランスのとれた指文字単語コーパスの設計を行った.本コーパスに基づき, データグローブと位置センサーにより収録された学習用・評価用の指文字データを用いて, HMMに基づく連続指文字単語認識実験を行った.その結果, 約1万5千語彙の単語認識において97.9%の高い単語認識率を得た.更に, 共同研究者によって, 同じデータを用いたHMMに基づく連続指文字動画像合成が行われ, 自然な手指の動画像が合成できることが確認された.

We construct an alphabetically-balanced word corpus for hidden Markov model (HMM)-based continuous Japanese manual alphabet recognition and animation synthesis. HMM-based continuous manual alphabet word recognition experiments are carried out using training and test data sets collected with a data glove and a position sensor according to the text of the word corpus. A high word recognition rate of 97.9% is obtained in a 15k-word large-vocabulary word recognition task. Furthermore. HMM-based continuous manual alphabet animation synthesis conducted by a joint research team demonstrates that natural movements of the human hand and fingers can be generated with the same word corpus.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告

    電子情報通信学会技術研究報告 105(293), 53-58, 2005-09-17

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003281754
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11943613
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    7473183
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
ページトップへ