JPH0683938A

JPH0683938A - 連続手話認識方法および装置

Info

Publication number: JPH0683938A
Application number: JP4235633A
Authority: JP
Inventors: Hirohiko Sagawa; 浩彦佐川; Yutaka Sako; 裕酒匂; Masahiro Abe; 正博阿部
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1992-09-03
Filing date: 1992-09-03
Publication date: 1994-03-25

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明の目的は、連続手話認識において、良
質な標準手話パターンを作成し、連続手話パターンと標
準手話パターンを効率的に圧縮し、圧縮した手話パター
ンを直接連続的に照合することにより、高速で高精度な
連続手話認識を行なうことにある。【構成】本発明では、手話パターンの非線形な伸縮を
考慮して正規化を行なうために、標準手話パターン作成
部（３）でサンプルパターン間の平均を求めることによ
り標準手話パターンを作成する。連続手話認識部（５）
で、手話の時系列パターンと標準手話パターンを時間的
な変動を許しながら連続的に照合することによって、高
速な連続手話認識を行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、連続手話認識および装
置に係り、特に、連続手話パターンと標準手話パターン
の照合による認識において使用される標準手話パターン
の作成に関する。ここでの連続手話パターンとは、テン
プレートパターンをも含む。

【０００２】さらに本発明は、標準手話パターンと同種
の手話パターンが連続的に結合された同種の手話パター
ンから、その中に含まれている標準手話パターンと同種
の手話パターンを連続的かつ高速に認識する連続手話認
識に関する。

【０００３】

【従来の技術】手話認識に関する従来の関連技術とし
て、特開平２−１４４６７５号公報「手動作認識装置と
手話言語変換装置」、特開平３−１８６９７９号公報
「ニューロコンピュータを用いた手の姿勢認識方式」が
提案されている。第１の従来技術においては、色の付い
た手袋を用いて画像認識により指の位置関係を求め、そ
れと予め記憶してある指文字パターンとを照合すること
によって指文字の認識を行なっている。第２の従来技術
においては、データグローブから入力した指の形状に関
するデータとその形状の意味との対応をニューラルネッ
トワークによって学習し、ニューラルネットワークに指
の形状データを入力したときの出力を指文字の認識結果
としている。

【０００４】連続パターンと標準パターンの照合による
認識で使用される標準パターンとしては、標準パターン
とするパターンの何回分かのサンプルをとり、それらを
時間軸方向に線形に正規化し、単純に平均をとったもの
が利用されている。

【０００５】また、時系列連続パターンと標準パターン
の照合による認識方法としては、連続ＤＰ照合（岡、
“連続ＤＰを用いた連続単語認識”、日本音響学会音声
研究会、Ｓ７８−２０、ｐｐ．１４５−１５２，１９７
８）が提案されている。この第３の従来技術では、標準
パタ−ンを連続パタ−ンに対して時間軸方向の変動を許
しながら連続的に照合することによって、連続パターン
に含まれている標準パターンの認識を行なう。この照合
の結果、連続パターンと標準パターンの類似度の時系列
が得られる。各標準パターンに対する類似度の時系列の
うちある閾値以下の類似度の極小値を検索し、その極小
値の時刻を標準パターンの候補とする。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記の手話認識におけ
る第１および第２の従来技術では，基本的に静的なパタ
ーンである指文字を対象としたものであり、指や手の複
雑な動きが含まれる一般的な手話文の認識はできないと
いう問題がある。

【０００７】標準パターンの作成においては、手話パタ
ーンは時間軸方向に非線形な伸縮を伴うため、それを考
慮せずに線形に伸縮して時間軸の正規化を行なって平均
を求めると、図４（ａ）のように非線形な伸縮のためパ
ターンが鈍ってしまい、元の手話パターンの特徴が標準
手話パターン中に十分反映されないという問題がある。

【０００８】また、第３の従来技術の連続パターンと標
準パターンの照合では、連続パターン、標準パターンと
も、ある時間間隔でサンプリングしたデータをそのまま
利用すると、照合時間が連続パターンの長さおよび標準
パターンの数に比例して増加するという問題がある。

【０００９】本発明の１つの目的は、指や手の動きが含
まれる一般的な連続手話パターンからその中に含まれる
標準手話パターンを連続的に認識する方法および装置を
提供することにある。

【００１０】本発明の他の目的は、標準手話パターンの
作成において、非線形な伸縮によって手話パターンの特
徴を損なわない、標準手話パターン作成方法および装置
を提供することにある。

【００１１】本発明のさらに他の目的は、非線形な伸縮
を伴う標準手話パターンが連続的に結合された連続手話
パターンに対し、標準手話パターンを高速に照合して標
準パターンと同種の手話パターンの認識を行なう方法お
よび装置を提供することにある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明は、標準手話パタ
ーンの作成において、手話パターンの非線形な伸縮を考
慮して正規化を行なうために、ＤＰ照合により標準パタ
ーン用のサンプル間の対応をとり、対応点間の平均を求
めることによって、標準手話パターンを作成するもので
ある。

【００１３】また、連続手話パターンの認識において、
連続ＤＰ照合を用いてパターンの時間軸方向の非線形な
伸縮を許しながら連続手話パターンと標準手話パターン
を照合することによって、連続手話パターン中に含まれ
る標準手話パターンを認識するものである。

【００１４】さらに、手話パターンを構成するｎ次元ベ
クトルの速度が極小になる時刻および、速度ベクトルの
方向変化がある閾値を越えた時刻、速度ベクトルの方向
の変化がある閾値を越えた時刻、加速度が極小になる時
刻を特徴点として抽出し、それらのすべてあるいはいず
れかの特徴点に基づいて、特徴点におけるパターンベク
トル、特徴点間を直線近似した場合の特徴点間のベクト
ル、特徴点間の時間長のすべてあるいはいずれかを用い
て、手話パターンをその特徴を損なわず効率的に圧縮を
行ない、圧縮した連続手話パターンと圧縮した標準手話
パターンを直接照合することによって、認識時間を短縮
するものである。

【００１５】

【作用】標準手話パターン作成の際に、ＤＰ照合により
非線形な伸縮を考慮した正規化を行なうことによって、
手話パターンの特徴を損なうことなく標準手話パターン
を作成することができる。

【００１６】また、連続ＤＰ照合を用いて連続手話パタ
ーンと標準手話パターンを照合することにより、指や手
の動きがある一般的な手話の連続的な認識ができる。

【００１７】さらに、手話パターンからその特徴を良く
表す特徴点を抽出し、その特徴点に基づいて手話パター
ンの圧縮を行なうことによって、手話パターンをその特
徴を損なうことなく効率的に圧縮することができ、圧縮
した連続手話パターンと圧縮した標準手話パターンとを
直接照合することによって、高速な認識が可能になる。

【００１８】

【実施例】以下、本発明の実施例を図１から図１２を用
いて説明する。

【００１９】図１は、本発明が適用された連続手話認識
装置のブロック図である。

【００２０】図１において、１は手話を計算機に入力す
るためのデータグローブ、２は手話をｎ次元ベクトルの
時系列連続パターンに変換するインタフェイス部、３は
標準手話パターン作成部、４は標準手話パターン格納
部、５は連続手話パターンの認識を行なう連続手話パタ
ーン認識部である。

【００２１】データグローブ１によって入力された手話
ｄ１は、インタフェイス部２によって、ｎ次元ベクトル
の時系列連続手話パターンｄ２ａ、ｄ２ｂに変換され
る。変換された連続手話パターンは、標準手話パターン
作成時には標準手話パターン作成部３の入力ｄ２ａとな
り、認識時には連続手話認識部３の入力ｄ２ｂとなる。
標準手話パターン作成部では、入力された標準パターン
用のサンプル手話パターンを幾つか読み込み、それらを
平均することによって標準手話パターンを作成し、標準
手話パターン格納部４に格納する。連続手話認識部５で
は、入力された連続手話パターンと標準手話パターン格
納部に格納されている標準手話パターンｄ４を順次照合
することによって、連続手話パターンの認識を行なう。

【００２２】図２は標準手話パターン作成部３のブロッ
ク図で、３１は入力された手話パターンの平均の時間長
を計算する平均時間長計算部、３２は照合の際基準とす
る手話パターンを格納する準パターン格納部、３３は準
パターン格納部に格納された以外の手話パターンを格納
するサンプル格納部、３４は手話パターンの照合を行な
う照合部、３５は照合結果から手話パターンの平均を求
める平均パターン計算部、３６はパターン圧縮部であ
る。

【００２３】標準手話パターン作成部３に入力された手
話パターンｄ２ａは全て平均時間長計算部３１に入力さ
れ、ここで入力された全ての手話パターンの時間長の平
均値が計算される。そして、平均時間長にもっとも近い
手話パターンを照合用パターンとして準パターン格納部
３２に格納する。また、それ以外の手話パターンは、パ
ターン格納部３３に格納する。準パターン格納部３２に
格納するパターンとしては、入力されたパターンのうち
いずれかを平均時間長に線形に正規化したものを使用す
ることもできる。次に、照合部３４によって、準パター
ン格納部３２の手話パターンｄ３３に対してサンプル格
納部３３に格納されている手話パターンｄ３４を順次照
合する。この際の照合は，始点および終点固定のＤＰ照
合法で行なう。この照合は、図３のように照合するパタ
ーン間において、それぞれのパターンの始点と終点は必
ず対応するという制限を与えてＤＰ照合を行なうもので
ある。この照合によって、準パターンｄ３３とサンプル
パターンｄ３４の間の対応点が求められる。照合部は、
照合した手話パターンおよび対応点の情報ｄ３５を出力
する。平均パターン計算部３５では、手話パターンおよ
び対応点の情報ｄ３５をもとに対応点間の平均を求め、
平均手話パターンｄ３６を作成する。これによって、平
均手話パターンは図４（ｂ）のように、サンプルパター
ンに非線形な伸縮が伴う場合でも、パターンの特徴を損
なわないものが得られる。平均手話パターンｄ３６は、
パターン圧縮部３６によってパターン圧縮が行なわれ
る。標準手話パターン作成部は，圧縮された平均手話パ
ターンを標準手話パターンｄ３として出力する。

【００２４】図５は、パターン圧縮部３６のブロック図
で、３６１はベクトルの時系列から速度を計算する速度
計算部、３６２は求めた速度の極小値を求める速度極小
値検出部、３６３は速度の方向の変化を求める速度変化
計算部、３６４は速度の方向の変化点を求める速度変化
点検出部である。

【００２５】パターン圧縮部３６では、入力パターンｄ
３６から特徴点を検出することによってパターン圧縮が
行なわれる。まず、入力パターンｄ３６は速度計算部３
６１によって各時刻の速度が計算される。ベクトルの速
度は数１によって求められる。

【００２６】

【数１】

【００２７】数１によって求められた各時刻における速
度は速度極小検出部３６２および速度変化計算部３６３
に入力される。速度極小検出部３６２では、入力された
速度の時系列から速度が極小になる時刻を検出し、特徴
点ｄ３６１として出力する。また、ベクトル変化計算部
３６３では、速度ベクトルの方向の変化角度が求められ
る。速度ベクトルの方向の変化角度は数２によって求め
られる。

【００２８】

【数２】

【００２９】さらに、速度ベクトルの方向の変化角度
は，速度変化点検出部３６４において積分され、変化角
度の和がある閾値を越えた点を特徴点ｄ３６２として出
力する。すなわち、

【００３０】

【数３】

【００３１】となる時刻Ｔ_jを特徴点とする。さらに、
その次の時刻から同様な処理を繰り返すことによって特
徴点を順次出力していく。特徴点ベクトル出力部３６５
では、上記２種類の特徴点ｄ３６１、ｄ３６２における
パターンのベクトルおよびそれらの特徴点間の時間長を
圧縮手話パタ−ンｄ３として出力する。これによって、
平均手話パターンは図６のような圧縮手話パターンに変
換されることになる。

【００３２】図７は、連続手話認識部５のブロック図
で、５１は連続手話パターンを圧縮するパターン圧縮
部、５２は連続手話パターンと標準手話パターンを照合
する照合部、５３は照合結果から標準パターンの候補を
検出する標準パターン候補検出部である。

【００３３】連続手話パターン認識部５に入力された入
力手話パターンｄ２ｂは、パターン圧縮部５１によって
圧縮される。このパターン圧縮部５１は、標準手話パタ
ーン作成部３に使用しているものと同じである。圧縮さ
れた手話パターンは、照合部５２において、圧縮された
標準手話パターンｄ４と連続ＤＰ照合を用いて時間軸の
非線形な変動を許しながら連続的に照合が行なわれる。
通常の連続ＤＰ照合を用いた場合、照合時の連続手話パ
ターンと標準手話パタ−ン間のベクトルの対応に関する
制約（ＤＰパス）として図８のようなものが使用され、
照合は図９の「窓」に相当する部分に含まれるベクトル
に対する距離計算を窓をずらしながら繰返し行うことに
よって行なわれる。しかし、ここで行なう照合は、時間
軸が非線形に圧縮されたパターンを直接照合するため、
ＤＰパスの制約およびパスに対する重みとして図１０の
ようなものを使用する。これによって時間軸が非線形に
圧縮されたパターン間でも対応関係がうまくとれるよう
になる。また、各パスに対する重みとして対応する特徴
点間の時間長を用いることによって、照合時の累積距離
に対して各対応点間の距離が特徴点の時間長に応じて反
映されるようになる。しかし、これらの制約だけでは時
間長の差の大きい特徴点間の対応関係が制限されないた
め、不必要に時間軸が伸縮した対応が行なわれる可能性
がある。そこで、上記の制約のほかに対応する特徴点間
の距離計算において特徴点の時間長の比に基づいた距離
を加える。この場合の特徴点間の距離は、数４によって
与えられる。

【００３４】

【数４】

【００３５】特徴点間のベクトルの距離としては、一般
に使用されるユークリッド距離を用いる。距離の定義と
しては、この他、マハラビノス距離や相関係数などの一
般に用いられる距離の定義を使用することができる。ま
た、時間長の比に基づく距離としては、数５のようなも
のを用いる。

【００３６】

【数５】

【００３７】数５では、ある特徴点に対応する特徴点が
複数の場合、その特徴点とそれに対応する全ての特徴点
の時間長によって比を計算する。さらに、時間長の比が
１．０の場合に時間長の比に基づく距離が０．０になる
ような関数として定義している。この距離の定義につい
ても、対応する特徴点の時間長の比を求め、その比に対
して何らかの関数を適用したものであれば特に上述した
ものである必要はない。以上のＤＰパスおよび距離計算
を用いた連続ＤＰ照合は、図１１の「窓」を順次ずらし
ながら距離計算を行なうことに相当し、数６の漸化式に
よって距離計算が行なわれる。

【００３８】

【数６】

【００３９】この照合によって、図１２のような特徴点
間の対応が得られる。

【００４０】連続ＤＰ照合を行なうことによって、各標
準手話パターンに対する特徴点ごとの累積距離ｄ５２が
求められる。標準パターン候補検出部５３では、ある閾
値以下の累積距離に対してその極小値を求め、その点を
標準パターンの候補の位置として検出する。標準パター
ン候補検出部５３は、検出した標準パターンおよびその
始点、終点、累積距離を標準パターン候補ｄ５として出
力する。

【００４１】上述の実施例におけるデ−タグローブ１お
よびインタフェイス部２については、手話をｎ次元ベク
トルの時系列連続パターンに変換できるものであれば、
特にこれに限るものではない。例えば、テレビカメラか
ら取り込んだ手話のデ−タをｎ次元ベクトルの時系列デ
−タとして表したものでも良い。

【００４２】また、上述の実施例は手話を認識するもの
であったが、本発明における標準パターンの作成方法、
パターンの圧縮方法、パターンの照合方法は、音声認
識、ペン入力による文字認識、動画像における物体の動
きの認識等に利用することもできる。

【００４３】音声認識の場合、特徴パラメータとしては
フーリエ変換あるいは帯域通過フィルタの出力から得ら
れる複数の周波数成分の時系列が一般的に使用される。
この周波数成分の形式は、上述のｎ次元手話パターンと
同様な形式となるため、標準パターンの作成、認識のい
ずれにおいても、上述の方法をそのまま使用することが
できる。ペン入力による文字認識の場合は、入力デ−タ
はペン先の座標や筆圧からなるｎ次元時系列デ−タとみ
なすことができる。それゆえ、上述の標準パターン作
成、認識方法を使用することができる。動画像認識の場
合は、画像中から認識対象を認識することができれば、
その対象の位置座標の時系列デ−タが得られるため、上
述の方法を使用することができる。

【００４４】また、上述の実施例は装置をハードウエア
で実現したものであるが、これをソフトウエアで実現す
ることもできる。この場合、標準手話パターン作成部、
標準手話パターン格納部、連続手話認識部をそれぞれ別
々の計算機上で実現することも可能であり、また、１台
の計算機上に実現することも可能であるため、柔軟な装
置の構成も可能となる。図１３、図１４および図１５
に、本発明における標準パターン作成および手話認識を
ソフトウエアによって、実現する場合のフローチャート
を示す。

【００４５】図１３は、標準パターン作成部のフローチ
ャートである。以下、このフローチャートの説明を行な
う。ステップ１３０１では標準パターンを作成する全て
の種類の単語について、標準パターン作成処理を行なっ
たかどうかの判定を行なう。全ての単語について処理を
行なっていれば終了する。そうでない場合、ステップ１
３０２で処理を行なう単語のサンプルパターンの時間長
の平均を求める。次にステップ１３０３で平均時間長に
最も近いサンプルパターンを検索し、それを準パターン
として記憶する。ステップ１３０４では、残りのサンプ
ルパターン全てについてステップ１３０５およびステッ
プ１３０６の処理が行なわれたかどうかの判定を行な
う。行われていなければステップ１３０５に進み、準パ
ターンとサンプルパターンの始点および終点固定のＤＰ
照合を行なう。次にステップ１３０６で、照合結果を元
に、準パターンの各時刻のデ−タにサンプルパターンの
対応する時刻のデ−タを加算し、その時刻のデ−タに加
算されたデ−タの個数を記憶する。ステップ１３０４で
全てのサンプルパターンに対して処理が行なわれていれ
ばステップ１３０７に進み、加算が行なわれた準パター
ンの各時刻の平均を求める。最後にステップ１３０８で
平均されたパターンの圧縮を行ない、それを標準パター
ンとする。

【００４６】図１４は、パターン圧縮処理のフローチャ
ートである。以下、このフローチャートの説明を行な
う。まず、ステップ１４０１では入力パターンから各時
刻における速度ベクトルを求める。これは数１によって
求められる。次にステップ１４０２で、入力パターンの
全時刻についてステップ１４０３からステップ１４０９
までの処理が行なわれたかどうかの判定を行なう。全時
刻について処理が行なわれていなければ、ステップ１４
０３からステップ１４０４、およびステップ１４０５か
ら１４０９までの処理を行なう。ステップ１４０３で
は、その時刻の速度が極小値かどうかの判定を行なう。
極小値であればステップ１４０４に進み、その時刻を特
徴点として記憶し、ステップ１４０２に戻る。極小値で
ない場合は、そのままステップ１４０２に戻る。ステッ
プ１４０５では、その時刻と直前の時刻おける速度ベク
トルの角度変化を求める。これは数２によって求められ
る。次にステップ１４０６で、１つ前の特徴点からの速
度ベクトルの角度変化の累積値にその時刻の変化角度の
和を加算する。ステップ１４０７では、変化角度の累積
値が閾値を越えたどうかの判定を行なう。これは数３を
実行するものである。変化角度の累積値が閾値を越えて
いれば、ステップ１４０８でその時刻を特徴点として記
憶する。次にステップ１４０９で変化角度の累積値をク
リアし、次の特徴点を求める準備を行ない、ステップ１
４０２に戻る。ただし、上述の処理においてステップ１
４０２に戻るのは、ステップ１４０３から１４０４の処
理、およびステップ１４０５から１４０９の処理の両方
が終了した時である。ステップ１４０２で入力パターン
の全時刻について上述の処理を行なった場合、ステップ
１４１０に進み、特徴点におけるパターンベクトルおよ
び特徴点間の時間長を求め、これを圧縮デ−タとして記
憶する。

【００４７】図１５は、手話認識処理のフローチャート
である。以下、このフローチャートの説明を行なう。ス
テップ１５０１では手話パターンの入力を行ない、ステ
ップ１５０２で入力した手話パターンの圧縮を行なう。
ステップ１５０３では登録してある全ての標準パターン
についてステップ１５０４からステップ１５０６の処理
を行なったかどうかの判定を行なう。処理を行なってい
ない標準パターンがある場合、ステップ１５０４に進
み、入力パターンと標準パターンの連続ＤＰ照合を行な
う。この照合は数４から数６によって示される式に従っ
て行なわれる。次にステップ１５０５で、照合によって
得られた累積距離の時系列デ−タより累積距離の極小値
を求める。最後に求めた極小値の時刻を単語の検出位置
として記憶し、ステップ１５０３に戻る。ステップ１５
０３で全ての標準パターンについて照合処理が終われ
ば、手話認識処理を終了する。

【００４８】

【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、Ｄ
Ｐ照合を用いて手話パターン間の対応関係を求めてから
平均をとることにより、時間軸方向の非線形な伸縮によ
って手話パターンの特徴を損なうことなく、良質な標準
手話パターンが作成できる。また、連続ＤＰ照合を用い
て連続手話パターンと標準手話パターンを照合すること
により、指や手の動きがある一般的な手話の連続的な認
識ができる。さらに、標準手話パターン、連続手話パタ
ーンに対し、パターンの特徴を良く表す特徴点を抽出
し、その特徴点に基づいてパターン圧縮を行なうことに
より、効率的に手話パターンの圧縮を行なうことが可能
になり、圧縮した手話パターンを直接照合することによ
り、高速な連続手話パターン認識を行なうことが可能と
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の全体構成を示したブロック図。

【図２】標準手話パターン作成部のブロック図。

【図３】始点および終点固定のＤＰ照合の様子を示す
図。

【図４】（ａ）時間軸を線形に正規化した場合の平均パ
ターン（ｂ）ＤＰ照合によりサンプルパターン間の対応
点を求めた場合の平均パターン。

【図５】パターン圧縮部のブロック図。

【図６】入力手話パターンの圧縮の様子を示した図。

【図７】連続手話パターン認識部のブロック図。

【図８】通常の連続ＤＰ照合に用いられるＤＰパスの一
例。

【図９】連続ＤＰ照合の原理を説明する図。

【図１０】圧縮手話パターンの連続ＤＰ照合に用いるＤ
Ｐパス。

【図１１】圧縮手話パターンの連続ＤＰ照合の原理を説
明する図。

【図１２】連続ＤＰ照合による特徴点の対応の様子。

【図１３】標準パターン作成のフローチャート。

【図１４】パターン圧縮処理のフローチャート。

【図１５】手話認識処理のフローチャート。

【符号の説明】１手話を計算機に入力するデータグローブ２インタフェイス部３標準手話パターン作成部４標準手話パターン格納部５連続手話パターン認識部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】連続的に表現された手話を認識する連続手
話認識装置において、連続的に表現された手話を時系列パターンに変換する手
段と、上記時系列パターンを平均することにより標準手話パタ
ーンを作成する手段と、上記時系列パターンと上記標準手話パターンとを照合す
ることにより手話を認識する手段とを有することを特徴
とする連続手話認識装置。
【請求項２】上記標準手話パターンを作成する手段は、
時間軸方向に非線形な伸縮を伴う手話の幾つかのサンプ
ルパターンについて、時間軸方向の非線形な伸縮を許し
た対応をとり各対応点での平均を求める手段を有するこ
とを特徴とする請求項１記載の連続手話認識装置。
【請求項３】上記手話を認識する手段は、上記手話の時
系列パターンとあらかじめ記憶してある標準手話パター
ンとを時間軸方向の伸縮を許しながら連続的に照合する
ことにより連続手話を認識することを特徴とする請求項
１記載の連続手話認識装置。
【請求項４】上記手話を認識する手段は、上記手話の時
系列パターンと上記標準手話パターンの特徴点を抽出
し、上記特徴点に基づいて上記連続手話パターンおよび
上記標準手話パターンの圧縮行ない、上記パターン圧縮
を行なった時系列パターンと標準手話パターンを直接照
合することにより認識を行なうことを特徴とする請求項
３記載の連続手話認識装置。
【請求項５】上記手話の時系列パターンの特徴を表す特
徴点として、パターンベクトルの速度が極小となる時
刻、速度ベクトルの方向変化がある閾値を越えた時刻、
速度ベクトルの方向変化の累積値が閾値を越えた時刻、
加速度が極小となる時刻のうち少なくとも１つを特徴点
を用いることによって手話パターンを圧縮する手段を有
することを特徴とする請求項４記載の連続手話認識装
置。
【請求項６】上記特徴点におけるパターンベクトル、特
徴点間を直線近似した場合の特徴点間のベクトル、特徴
点間の時間長の少なくとも１つを用いて上記手話の時系
列パターンを表すことによって、上記手話の時系列パタ
ーンを圧縮する手段を有することを特徴とする請求項５
記載の連続手話認識装置。
【請求項７】連続パターンを認識する連続パターン認識
装置において、連続パターンを時系列パターンに変換する手段と、上記時系列パターンを平均することにより標準パターン
を作成する手段と、上記標準パターンと上記時系列パターンを照合すること
により上記連続パターンを認識する手段とを有すること
を特徴とする連続パターン認識装置。
【請求項８】標準手話パターン作成用の手話を第１の時
系列パターンに変換し、上記時系列パターンを平均する
ことにより標準手話パターンを作成し、認識すべき手話
を第２の時系列パターンに変換し、上記標準手話パター
ンと上記第２の時系列データと照合することにより手話
を認識する手段を有することを特徴とする連続手話認識
方法。