Deep LearningとCG距離画像を用いた指文字認識に関する一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS15063

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2015/08/17

タイトル(英語): A Study of Fingerspelling Recognition using Deep Learning and CG Depth Image

著者名: 井上 誠喜(NHK),加藤 直人(NHK),宮崎 太郎(NHK),梅田 修一(NHK),東 真希子(NHK),内田 翼(NHK),比留間 伸行(NHK),長嶋 祐二(工学院大学)

著者名(英語): Seiki Inoue(NHK),Naoto Kato(NHK),Taro Miyazaki(NHK),Shuichi Umeda(NHK),Makiko Azuma(NHK),Tsubasa Uchida(NHK),Nobuyuki Hiruma(NHK),Yuji Nagashima(Kogakuin University)

キーワード: 手話|モーション認識|深層学習|モーションキャプチャ|ＣＧ|距離画像|Sign Language|Motion Recognition|Deep Learning|Motion Capture|CG|Depth Image

要約(日本語): 我々は、手話放送の拡充を目指し、CGによる手話アニメーションの開発を進めている。今回、市販の簡易なモーションキャプチャシステムとDeep Learning手法を使った手話指文字のモーション認識について検討した結果を報告する。モーションキャプチャスタジオで高品質に取得したモーションデータとCG技術により大量に学習用距離画像を生成、利用する手法について検討した。

要約(英語): In response to the increasing number of sign language programs on TV, we have been conducting research on sign language animation. In this paper, we report a method of finger spelling recognition using deep learning and CG depth images as learning images, which are made using high-quality motion data captured at a motion capture studio. We also report experimental results.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,160 Kバイト