1ZJ-04
モーションキャプチャデータを用いた日本手話の非手指信号の基本要素抽出
○安江謙太,酒向慎司(名工大)
コンピュータを用いた手話認識の研究の中で、様々な手話単語の中に現れる手指信号の共通要素に着目した手話単語認識手法が提案されている。この手法では、手指信号に関する特徴量から単語HMMを学習し、全単語の状態集合をクラスタリングすることで共通要素を抽出する。非手指信号も同様に、様々な単語の中で現れる共通要素が存在すると考えられ、この手法を非手指信号に適用することを試みる。非手指信号の視覚的特徴は複雑であるが、手話動作中の顔の部位を詳細に計測したモーションキャプチャデータを用いることで、主要な要素である眉、口形、頭部動作などからの共通要素の抽出が可能であるか、またそのための効果的な特徴表現を検討する。

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