従来、独学での手話の学習は、本やDVDを用いて手話を真似て行う。
しかし、真似た手話が正しいのかを確認できず、奥行き方向の動き
も確認できない問題がある。そこで、本研究ではKinectを用いて手
や骨格の位置を抽出し、どの部位の動きがどれくらいずれているか、
お手本との動きの違いなどを多変量関数主成分分析により分析し提
示する。また、どの単語を学習すべきかの基準が明確ではないため、
多変量関数主成分分析により動きの複雑さを定量的に分析し難易度
の低いものから学習する、さらに凸クラスタリングを用いて動きの
似た単語をクラスタリングすることで、動きが似た単語から学習す
ることで効率的に手話を学習できるシステムを提案する。