論文の概要: Biometric-enabled Personalized Augmentative and Alternative Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05512v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 17:35:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.362395
• Title: Biometric-enabled Personalized Augmentative and Alternative Communications
• Title（参考訳）: 生体情報を利用した個人化・代替コミュニケーション
• Authors: S. Yanushkevich, E. Berepiki, P. Ciunkiewicz, V. Shmerko, G. Wolbring, R. Guest,
• Abstract要約: 本研究では,AAC(Augmentative and Alternative Communication)へのバイオメトリック技術のロードマップ作成に焦点をあてる。 バイオメトリックレジスタは、生理的および行動的特性を取得し、処理するためのツールとして参照される。 提案手法は,社会的要求と実践的要求のギャップを評価するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study focuses on the roadmapping of biometric technologies onto personalized Augmentative and Alternative Communication (AAC), a branch of assistive technologies for people with communication disabilities. This technology roadmapping revolves around the proposed notions of an AAC biometric register and biometric-enabled reconfigurable AAC channels. The biometric register is referred to as a tool for acquiring and processing physiological and behavioural traits that are essential for augmentative and alternative communication. It links biometric traits, such as gestures, to intermediate traits, such as synthesized speech, for customizable communication channels. The proposed methodology is used to assess the gaps between the social and practical demands, such as assisting people with communication disabilities in the contemporary semi-automated border control, and the emerging advances in AI, such as advanced video and speech processing. We provide two case studies of the AAC that rely on hand gesture recognition and sign language word recognition, and conclude that the current accuracy of those AI technologies does not meet the practical requirements. The proposed roadmapping provides recommendations for further improvement to close these gaps.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,コミュニケーション障害者のための支援技術部門であるAAC(Augmentative and Alternative Communication)へのバイオメトリック技術のロードマップ作成に焦点を当てた。 この技術ロードマップは、AACバイオメトリックレジスタとバイオメトリック対応の再構成可能なAACチャネルという提案された概念を中心に展開されている。 バイオメトリックレジスタは、拡張的および代替的なコミュニケーションに不可欠な生理的および行動的特性を取得し、処理するためのツールとして言及されている。 ジェスチャーなどの生体特性を合成音声などの中間特性にリンクし、カスタマイズ可能な通信チャネルを提供する。 提案手法は、現代の半自動境界制御におけるコミュニケーション障害の人々を支援することや、高度なビデオや音声処理などのAIの進歩など、社会的・実践的な要求のギャップを評価するために用いられる。 ハンドジェスチャ認識と手話単語認識に依存したAACの2つのケーススタディを提案し、これらのAI技術の現在の精度が実際の要件を満たしていないと結論付けた。 提案されたロードマップは、これらのギャップを埋めるためにさらなる改善を推奨する。

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