時空間特徴量を用いた手話単語認識における未知単語判定手法の検討
| Language | Japanese |
|---|---|
| Type | Proceedings of Japanese Conferences |
| Authors | 山田 大記, 井上 勝文, 岩村 雅一, Partha Pratim Roy, 吉岡 理文 |
| Title | 時空間特徴量を用いた手話単語認識における未知単語判定手法の検討 |
| Journal | 情報処理学会 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） |
| Vol. | 2022-CVIM-230 |
| No. | 14 |
| Pages | pp.1-8 |
| Location | 豊田工業大学 (ハイブリッド開催) |
| Reviewed | Not reviewed |
| Presentation type | Poster |
| Date | May 2022 |
| Research fields | Sign Language Recognition |
| URL | http://id.nii.ac.jp/1001/00217719/ |
| Key | Yamada2022 (id=1949) |
Abstract
手話単語認識にはラベル付き学習用データが必要となる．しかし，手話動画のラベル付けには専門知識が必要なため，データには限りがある．そのため，自動で手話単語動画をラベル付けする手法が求められるが，これを実現するには高精度な認識モデルが必要であるというジレンマがある．学習済み単語 (既知単語) のデータ数増加に対しては，既存モデルを活用できるかもしれないが，学習外単語 (未知単語)に対しては，既知単語のいずれかに認識しようとする既存モデルの活用は困難である．この問題に対応するためには，既知単語か未知単語かで処理が異なるため，まずラベルの付いていない手話単語動画の手話動作が既知単語か未知単語かを区別する必要がある．本研究では，未知単語動画の有効活用のために，ラベルの付いていない手話単語動画が未知単語かを判定する手法を提案する．具体的には，3DCNN ベースの手法により手話動作を時空間特徴量列で表し，特徴量同士の類似度を求めることで，未知単語かを判定する．
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