2022 Fiscal Year Final Research Report
Real-time sign language recognition system inspired by spatio-temporal characteristics of the visual nervous system
Project/Area Number |
19K12916
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
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Research Institution | Osaka Institute of Technology |
Principal Investigator |
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | ニューロモーフィック / 画像処理 / ロボットビジョン / 手話認識 / 人工知能 |
Outline of Final Research Achievements |
In the present study, we developed algorithms that extracts particular visual features to achieve efficient sign language and object recognition, and implemented the algorithm into a digital circuit. We also investigated the recognition accuracy when the algorithm was employed. This algorithm was inspired by the visual nervous system that achieves efficient spatio-temporal visual feature extraction and vision-based recognition. The results of this study showed that the use of this visual feature improves accuracy of hand sign and object classification.
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Free Research Field |
電子工学、神経科学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果は,視覚神経系の学んだ視覚特徴量の利用によって,比較的小規模なニューラルネットワークでも高い識別精度が得られること,並びにこの特徴量抽出回路が,限られた回路規模で実現できることを示した.この結果は,エッジデバイスでの人工知能の運用を加速させるものである.近年目覚ましい成果を上げてきた深層学習をベースとした人工知能は,処理負荷が大きい大規模なニューラルネットワークの利用を前提としているため,処理能力が乏しいエッジデバイスでの運用は制限されてきた.本研究で得られた特徴抽出回路と検証結果は,この状況を改善するものである.
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