Sign Recognition

聴覚障害者(ろう・難聴)は,音声言語コミュニケーションが図りにくい面を持ち合わせている.手話(日本手話・日本語対応手話・指文字)を活用したリアルタイムコミュニケーション技術を開発することで,聴者とのコミュニケーションをスムーズに図れるようにすることを目標とする.

概要

2020年11月21日(土)〜25日(水),スペインのバレンシアで開催されたThe Thirteenth International Conference on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI 2020) にて,研究室所属学生である土屋智彦(M2)が採択された論文について口頭発表した内容です.

論文

  1. Tomohiko Tsuchiya, Akihisa Shitara, Fumio Yoneyama, Nobuko Kato, Yuhki Shiraishi, Sensor Glove Approach for Japanese Fingerspelling Recognition System Using Convolutional Neural Networks, Proceedings of The Thirteenth International Conference on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI 2020), pp.152-157, Valencia, Spain, 2020

  2. 土屋智彦,白石優旗,深層学習を用いたセンサグローブによる指文字認識の改良,情報処理学会報告,Vol.2019-AAC-9,No.35,pp.1-8,2019【学生奨励賞受賞】

  3. 小松周生,白石優旗,深層学習を用いたセンサグローブによる指文字認識の検討,情報処理学会報告,Vol.2018-AAC-6,No.4,pp.1-5,2018