HMMに基づく連続指文字認識·合成用コーパスの構築

摘要

本研究では，隠れマルコフモデル(HMM)に基づく日本語連続指文字認識および指文字動画像合成を目的とし，文字バランスのとれた指文字単語コーパスの設計を行った．本コーパスに基づき，データグローブと位置センサーにより収録された学習用·評価用の指文字データを用いて，HMMに基づく連続指文字単語認識実験を行った．その結果，約1万5千語彙の単語認識において97.9％の高い単語認識率を得た．更に，共同研究者によって，同じデータを用いたHMMに基づく連続指文字動画像合成が行われ，自然な手指の動画像が合成できることが確認された．