| 研究概要 |
1.調動の重要特徴抽出法および重要特徴のモデリング手法
(1)手話熟練者の動画像から手指の重要な動作・形状を抽出する次の手法を確立した.
(1-1)手指の肌色抽出および局所相関法により算出したオプティカルフロー画像全体に対し,固有空間法を適用し,主成分のフローベクトルを抽出する.オプティカルフロー特徴の情報圧縮の効果により,熟練者と学習者の特徴を照合・評価する処理に要する負担が軽減される,
(1-2)手指にカラー指サックとリストバンドを取り付け,これらの重心位置をカラートラッキングし,動作軌跡の形状と手指形状を計測する.カラー装着具を用いることにより,ロバストな抽出が可能となる.さらに,動作のぶれや,手指の隠蔽によって動作軌跡に生ずる高周波ノイズの問題に対し,P形フーリエ記述子により高周波を除去し再生した軌跡を解析対象とすることで解決できることを明らかにした.
(2)抽出した特徴を,大局的特徴および局所的特徴の音韻を組み合わせて表現する手話のモデリング手法を確立した.これにより,学習者の誤りを音韻単位で抽出して指摘することが可能となった.
2.特徴の照合法
熟練者の特徴に照らして学習者の特徴をチェックするための,文字列照合アルゴリズムを応用した特徴照合法を開発した.一般に,学習者手話の特徴系列には誤り動作の特徴が含まれるが,本照合法により,正しく行った部分動作特徴と誤りとを分離して抽出することが可能となった.なお,特徴照合は音韻特徴の単位で行う.
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