エッジデバイス搭載可能なAttention Moduleを用いた動的手話認識システム

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タイトル別名
  • Edge Devices-Friendly Dynamic Sign Language Recognition System using Attention Module

抄録

<p>近年では人工知能の活用として、Siriのような音声アシスタントが人々の生活に便利をもたらしている。しかし、話すことのできない聴覚障害者にはそれを使用することができず、課題となっている。その解決策として深層学習を使ったジェスチャー認識モデルが開発されている。しかし、先行研究では画像からジェスチャーを認識する研究や3D-CNNもしくはCNN+LSTMを使って動画からジェスチャーを認識する研究が多く、メモリ使用量が多い。これらの問題に着目し、本論文ではTransformerを使ったジェスチャー認識モデルDGT-STAを提案する。Attention moduleを使用することで浅層ニューラルネットワークで3D-CNNを超える精度に達成でき、他のAttention moduleを使用したモデルよりメモリ使用量を50.91％まで削減した。また、本論文ではモデルの学習を行うために日本手話のデータセットを作成し、DGT-STAの評価を行った。最後に、本論文ではIoT エッジ端末におけるDGT-STAの実装可能性を検証した。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390296808221600640
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2023.0_4xin178
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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