WEKO3
アイテム
複数ドップラーセンサを用いたハンドジェスチャ自動認識手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/101116
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/10111662a6df38-977f-43ce-945e-09e29207333d
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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MBL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2014-05-08 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 複数ドップラーセンサを用いたハンドジェスチャ自動認識手法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Automatic Hand Gestures Detection using Doppler Sensors | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
芝浦工業大学大学院理工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
芝浦工業大学大学院理工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology | ||||||||
著者名 |
追川, 純也
× 追川, 純也
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著者名(英) |
Junya, Oikawa
× Junya, Oikawa
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 直感的なヒューマンインタフェースとして,ジェスチャを用いたものが実用化されている.しかしながら,これらのインタフェースは利便性,コスト,および,ユーザへの心理的負担を考えるひとにやさしいインタフェースとは言い難い.本研究では,複数のドップラーセンサを用いたハンドジェスチャ自動認識手法を提案する.具体的には,5 つのドップラーセンサからの出力信号を処理することによって,プッシュジェスチャと移動ジェスチャの動作実行区間を自動的に検出し,機械学習によって動作の識別を行う.また,検証実験を通して提案手法の有効性について議論する. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Several gesture interface have been put into practical use as intuitive human interfaces. However, these are not always user-friendly interfaces in terms of the convenience, cost and psychological burden to the users. This study proposes an automatic hand gesture recognition technique with Doppler sensors. Concretely, the execution time periods of a push-gesture and a move-gesture are automatically detected by processing the output signals from five Doppler sensors, and the sequence of the gestures is identified using machine learning technique. In addition, the effectiveness of the proposed method will be discussed through a verification experiment. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11851388 | |||||||
書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信(MBL) 巻 2014-MBL-71, 号 19, p. 1-6, 発行日 2014-05-08 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |