抄録
あらまし 筆者らは，これまでに深層学習を用いた手話単語認識において，約93％の認識率を挙げている．本研究では，認識率の向上と手話文認識システムとの統合を見据えて，新たな手法を取り入れる．従来研究では音声認識に用いられるConnectionist Temporal Classification (CTC)と姿勢推定アプリのOpenPoseを用いているが，これを音声認識で使われているConformerという学習モデルと姿勢推定アプリのMediaPipeに変更する．その結果，認識率が向上した．この手法を応用することにより，手話文，読唇，指文字の認識も可能となる．
https://ror.org/01nw25822 