2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

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口頭発表

オーガナイズドセッション » [オーガナイズドセッション] OS-11 AIによる地域課題の解決

[4F1-OS-11c] AIによる地域課題の解決(3)

2018年6月8日(金) 12:00 〜 13:20 F会場 (4F ガレリア)

13:00 〜 13:20

[4F1-OS-11c-04] 手話動作分類におけるRCNNモデルの性能評価と内部状態解析

〇松田 啓佑1、山本 雅人2、飯塚 博幸2 (1. 北海道大学、2. 北海道大学大学院情報科学研究科)

キーワード:手話、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク

手話はろう者の間で使われる言語であるが , 聴者の間で手話は一般的でなく,理解できる人は少ない.手話の自動翻訳が実現はディープラーニングにおける大きな課題の一つである.本研究の目的は手話翻訳への第一歩としてのディープラーニングを用いた手話単語動画の分類である.手話は文脈上,手の形状や手の軌道だけでなく表情やうなずき等の非手指信号も重要な意味をもつ.
そのため,手話翻訳の際には,話者全体の情報を考慮する必要がある.本研究では、画像全体の情報を利用して手話単語を分類できるRCNNモデルを適用し、入力とモデル構造がどのように分類精度に影響するかを調べた。