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Journal(1) |
| 公開日 |
2020-03-15 |
| タイトル |
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タイトル |
ジェスチャ認識システム構築に向けたセンサ配置およびデータ収集支援ソフトウェアの開発 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Software to Support Layout and Data Collection for Gesture Recognition System Development |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[特集：若手研究者（テクニカルノート）] センサ配置，機械学習，測距センサ |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学 |
| 著者所属 |
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東京大学 |
| 著者所属 |
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慶應義塾大学／科学技術振興機構さきがけ |
| 著者所属(英) |
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en |
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Keio University |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Tokyo |
| 著者所属(英) |
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en |
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Keio University / JST PRESTO |
| 著者名 |
齋藤, 彩音
河合, 航
杉浦, 裕太
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| 著者名(英) |
Ayane, Saito
Wataru, Kawai
Yuta, Sugiura
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
実世界センサでの計測と機械学習を組み合わせることでジェスチャ識別を行う研究は数多く存在する．実世界センサは配置や個数，計測したい動作によって測定結果が変化することからセンサ配置を検討することが重要である．しかし，識別率の良いセンサ配置を検討することや実世界での学習データの蓄積には手間がかかる．本研究では，実世界センサの配置をデザインできるソフトウェアを開発した．ソフトウェアでは，Kinectを用いて記録した実世界の変形と自由に配置されたセンサとの距離を計測しジェスチャ識別器を生成する．また，ソフトウェア上のデータで生成された識別器を用いて実世界に配置したセンサでのジェスチャ識別を行った． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
There have been many studies of gesture recognition by combining real-world sensor and machine learning. It is important to consider the sensor layout because the measurement result varies depending on the layout and the motion. However, it takes time and effort to find a sensor layout that has high identification accuracy and to acquire learning data. In this study, we developed software that can arrange real-world sensors. The software measures the distance between the sensors and a mesh created from measurements of real-world deformation and generates the classifier. We created physical devices and recognize gestures by using generated classifier. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 61,
号 3,
p. 638-643,
発行日 2020-03-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
IPSJ-JNL6103013.pdf (1.7 MB)
