| 研究課題/領域番号 |
19K11411
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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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| 審査区分 |
小区分59010:リハビリテーション科学関連
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| 研究機関 | 筑波技術大学 |
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研究代表者 |
白石 優旗 筑波技術大学, 産業技術学部, 准教授 (00389214)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ろう・難聴者支援 / 手話認識 / 指文字認識 / 機械学習 / 深層学習 / ダイバーシティ社会 / データグローブ / 手話書記法 / 手話 / 認識 / 指文字 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、聴覚障害者と健聴者との円滑なコミュニケーションの達成のため、手話を認識するシステムの実現に取り組む。
手話を認識するためには、手の位置、向き、手指の形状、及び動き情報が最低限必要である。これらの多次元時系列情報を、データグローブを用いて取得する方法を採用する。
具体的には、手話認識を多次元時系列データに対する識別問題とみなし、一次元時系列データに対する識別手法である音声認識手法を拡張する。その際、識別手法には深層学習を採用する。更に、音声言語とは異なる手話言語の特徴を考慮した認識手法の確立を試みる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ろう・難聴者（聴覚障害者）と聴者のコミュニケーション支援を目的とし、手話認識技術の開発に取り組みました。深層学習を用いて、指文字の識別や連続指文字の認識において高い精度を達成しました。また、車の運転シーンでの片手手話認識の基盤を構築し、ろう・難聴者の安全で自由な移動を支援するための技術的基盤を作成しました。今後は、この研究で得られた知見を活かし、実用的な手話認識システムの開発を目指します。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は、手話認識技術の発展に寄与するものです。手話言語の特徴を工学的アプローチにより明らかにすることで、言語学の発展にも貢献し得ると考えます。また、手話認識の精度向上は、ろう・難聴者の社会参加を促進し、生活の質を高めることにつながります。これらの成果は、多様性を尊重し、誰もが平等に社会参加できる環境の実現に貢献するものと考えられます。本研究は、ダイバーシティ社会の実現に向けた重要な一歩となると信じています。
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