隠れマルコフモデルに基づいた手話認識において・単語を構成する手話構成素（サブユニット）の自動生成手法を提案してきた・手話の表現は，手の局所情報・位置・運動という性質の異なる要素が同時的に出現しこれらの組合せによって多様な動作を構成するとみなせる・そこで本稿では，このような手話の音韻構造に着目し，片手分のパラメータを持つ手の局所情報・位置，運動という3種のサブユニットモデルを自動生成する方法について述べる.そして，これらサブユニットの組合せにより，並行して変化する6系列（音韻3種×両手）からなる単語モデルを構築し，孤立単語認識実験によって評価を行う.%We work on Japanese sign Language (JSL) recognition using HMM. For large vocabulary recognition, constituent element of sign (subunit) should be adopted. Here JSL is composed of 3 types of phonological components which is hand local information, position, and movement. So we should use a model topology considering these aspect. In this report, we describe a method of generating 3 types of subunit, and word model formed from these subunits.
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