HMMに基づく人物や動作の多様性を考慮した手話認識手法 Sign Language Recognition Considering Signer and Motion Diversity Using HMM

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著者

    • 有賀 光希 ARIGA Koki
    • 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science and Engineering Graduate School of Engineering Nagoya Institute of Technology
    • 酒向 慎司 SAKO Shinji
    • 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science and Engineering Graduate School of Engineering Nagoya Institute of Technology
    • 北村 正 KITAMURA Tadashi
    • 名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 Department of Computer Science and Engineering Graduate School of Engineering Nagoya Institute of Technology

抄録

手話認識における主要な課題として,適切な特徴抽出やモデリングがある.特徴量としては手などの特徴部位の軌跡情報などが,モデルとしては隠れマルコフモデル(HMM)がよく用いられる.特徴量は動画像から抽出することにより,センサ等の装着による利用者の負担を軽減することが期待できるが,一方でカメラに対する人物の位置や体格差次第で同じ動作でも手の軌跡の座標値が大きく異なることがあり,実用上の課題となる.そこで,両手の中間点を原点とする座標系に変換した上で,体格差やカメラとの距離差を是正するためスケールの正規化を行う.また別種の問題として,個人差や文脈などの影響から同じ手話単語であっても発話ごとに動作の振る舞いが異なる可能性があり,このような性質を反映させて扱えるような柔軟なモデル構造の生成も重要である.そこで,HMMをこのような構造に対応させるため,複数の発話間で類似する部分は共通の状態を割り当て,それ以外の部分はその発話固有の状態として割り当てることができるような状態遷移構造を生成する.評価実験として単語認識を行い,人物および動作の多様性を考慮したことによるそれぞれの有効性を検討する.

In sign language recognition, feature extraction and modeling is important, and we use hand transition and Hidden Markov Model as sign feature and model. On the image, the value of hand transition may vary because of difference of body-size and position. So feature normalization is employed to correct these differences. And, each sign motion may vary every time signer performs, even if these are same word. So we should use a model topology considering these aspect. In this report, we describe a method of constructing various transitional topology of word HMM by sharing common segment over some words sequence.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. WIT, 福祉情報工学

    電子情報通信学会技術研究報告. WIT, 福祉情報工学 110(53), 55-60, 2010-05-14

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  19件中 1-19件 を表示

被引用文献:  7件中 1-7件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110007863085
  • NII書誌ID(NCID)
    AA1155230X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    10712846
  • 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
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS 
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