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2022 年度 実施状況報告書

高い判読性と伝達性を兼ね備えた専門用語のための手話新語の作成支援

研究課題

研究課題/領域番号 21K18481
研究機関筑波大学

研究代表者

福井 和広  筑波大学, システム情報系, 教授 (40375423)

研究分担者 井野 秀一  大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (70250511)
加藤 伸子  筑波技術大学, 産業技術学部, 教授 (90279555)
研究期間 (年度) 2021-07-09 – 2024-03-31
キーワード手話 / 動画像認識 / テンソル解析
研究実績の概要

本年度は最終年度に行う3次元手話形状マップと3次元手話意味マップの統合・比較に向けた基盤技術について以下の研究実績を得た.

1) 昨年度に開発した相互部分空間法に基づく手話形状・動き類似度の算出法に対して,大幅に性能向上させたSlow feature analysisに基づく類似度算出法を考案した.本方法のコアとなるアイデアはSlow feature 部分空間である.従来の動画像列からハンケル行列を用いて生成する部分空間に比べて,Slow feature部分空間は手話動画像の持つ詳細な情報を一定サイズのベクトルセットとしてコンパクトに表現することが可能である.公開手話データベース(Chinese sign language dataset (CSL), 500手話x50人, 25000動画像)を用いた評価実験により,その高い表現能力と従来法に対する高い識別性能(73.1%)を確認した.
2) 上記のSlow feature 部分空間に基づく方法に関する研究成果を,査読付論文雑誌 Machine Learning with Applicationsに投稿し,2回目の査読に向けて追加実験および論文修正を行った.
3) 手話形状・動き類似度の算出についてグラスマン多様体を用いた方法を考案し,その高い表現能力を確認した.研究成果は査読付論文雑誌 Neurocomputing から出版された.
4) これまで用いていた工学院データベースの被験者は2名のみであり,形状と意味マップの比較に適した用語も限定されている.そこでPublic LIBRAS dictionaryから選んだ28単語について,数名から手話動画を収集し,予備検討を行った.これに基づいて,日常的に手話を使用している筑波技術大の学生を対象にしたデータ収集の研究倫理申請を行った.現時点で申請は既に承認されており,データ収集を開始している.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

3次元手話形状マップに関しては基盤方式の開発は予定通り進んでいるが,意味マップに関しては評価に適切な用語を含む既存の公開手話データセットが存在しないことが判明し,改めて独自に収集する必要が出てきた.これらのデータセット整備の遅れにより,全体的に遅れている.

今後の研究の推進方策

現在,既に開始している筑波技術大の学生を対象にしたデータ収集を早急に完了し,評価データベースを構築する.本データベースを用いて,開発済みの手話形状・動き類似度の算出法による手形状マップの精密化を図る.そのうえで,手形状マップと意味マップと対応付けを行い,その幾何関係に基づいて手話用語としての妥当性を評価する.

次年度使用額が生じた理由

データセット構築の遅れのために今期予定していた成果発表を次年度に行う.

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2023

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件)

  • [雑誌論文] Grassmannian learning mutual subspace method for image set recognition2023

    • 著者名/発表者名
      Lincon S. Souza, Naoya Sogi, Bernardo B. Gatto, Takumi Kobayashi, Kazuhiro Fukui
    • 雑誌名

      Neurocomputing

      巻: 517 ページ: 20-33

    • DOI

      10.1016/j.neucom.2022.10.040

    • 査読あり

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公開日: 2023-12-25  

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