| 研究課題/領域番号 |
17K01149
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
教育工学
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
小柳 惠一 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (20367171)
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| 研究分担者 |
土屋 健 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 准教授 (90546251)
澤野 弘明 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (10609431)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 手話学習 / 分散データ / 手話特徴 / データ匿名性 / 分散学習 / 分散管理 / 手話映像 / CGキャラクタ / 分散情報管理 / 情報システム / 動作学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の成果では，ヒトの動作パターンを細分化した特徴抽出方法の検討と，フォグコンピューティングモデルを拡張させた匿名化分散情報管理の仕組みを提案した．動作パターンの特徴抽出方法では，手話単語動作より詳細な，音素という概念に着目して，手形・位置・動きの3要素を特徴とした認識手法を検討した．匿名化分散情報管理では，各ユーザが持つアクセス権限と情報に含まれる特徴を数値化して，アクセスに対して制御するとともに，分散する少数データで学習モデルを構築して匿名化した後，複数の学習モデルを結合した学習モデルを提供する機構を構築した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，匿名性を持った動作特徴抽出モデルを，それぞれのノードで学習して，複数のノードで共有・融合させる仕組みを開発した．この仕組みでは，様々な撮影状況で得られた学習モデルを共有できるため，新たに環境を用意して学習する必要がなくなるため，活用できる範囲を広げるという意味で社会的意義が高い．また，これらの開発の要素技術は，論文として報告しており，学術的意義があるといえる．
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