研究課題
手話発話の動画像列から特定指文字単語を安定にスポッティングする方法を考案し，その有効性を確認した．指文字単語の正確なスポッティングを実現するために，手の形状と動きの情報を同時に考慮できる，時間正則化付き正準相関分析(TRCCA) をベースに提案法を構築した．TRCCAの導入に際して，以下の２つの機能強化を行った．1つ目は，時間方向の滑らかさ正則化の導入である．異なる複数の時間スケールでTRCCA を並列処理し，得らた複数の類似度の重み付き平均として最終類似度を求めることで，時間方向の滑らかさを実現した．2 つ目は，類似した指単語同士の分離程度を高めるために，非線形直交化による特徴抽出を導入したことである．提案法の有効性を検証するために，聞き手がスポッティングシステムのサポートを受けながら，手話を聞くという状況を想定して，8 種類の指文字単語が混在した手話動画列から，指文字をスポッティングする実験を行った．評価結果により，提案法は従来法に比べて高い性能を実現できることを確認した．上記のTRCCAに基づくスポッティングに加えて，指文字自体の識別性能を向上させるべく，入力画像列における時間順序を保存したTime-elastic (TE) 特徴量を新たに考案し，これを用いた動作認識アルゴリズム Randomized Time Warping (RTW)を開発した．RTWは時系列パターン解析の代表的な方法であるDynamic Time Warping (DTW) の一般化と見なすことができ，様々なタイプの公開データベースを用いた評価実験により，その高い有効性を確認した．今後の課題としては，より大規模なデータセットを用いた性能評価が挙げられる．また，スポッティングが必要とされるような手話と指文字の混在する発話では，手話の占める割合が圧倒的に大きい．この点を鑑みて，手話と指文字を選別するアルゴリズムを，前処理として導入することも挙げられる．
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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The IEEE International Conference on Identity, Security and Behavior Analysis (ISBA 2016) BA2016
巻: 1 ページ: 1-11
