ラチャラク・ティーラデチ准教授が共著した論文が、学術誌IEEE Accessに掲載されました。論文タイトルは「GSR-Fusion: A Deep Multimodal Fusion Architecture for Robust Sign Language Recognition Using RGB, Skeleton, and Graph-based Modalities」であり、RGB映像、骨格情報、グラフ構造を統合した深層マルチモーダル学習に基づく手話認識モデルを提案しています。

本研究では、GSR-Fusionアーキテクチャを通じて複数のモダリティの特徴を効果的に融合し、手の動きのばらつきや遮蔽、曖昧な動作などの課題に対応しながら、高精度で頑健な手話認識を実現しています。

本成果は、人にやさしい包摂的なAI技術の実現に向けた重要なステップであり、総合知インフォマティクス研究センターにおける、人間中心のAI研究の一環として位置づけられます。

Citation:
Wuttichai Vijitkunsawat, Teeradaj Racharak, GSR-Fusion: A Deep Multimodal Fusion Architecture for Robust Sign Language Recognition Using RGB, Skeleton, and Graph-based Modalities, IEEE Access, 2025. DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3581683