@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00173127,
 author = {坂牛, 和里 and 植村, あい子 and 村岡, 眞伍 and 甲藤, 二郎 and Airi, Sakaushi and Aiko, Uemura and Shingo, Muraoka and Jiro, Katto},
 issue = {16},
 month = {Aug},
 note = {ギターを練習する初心者はまず運指の練習が必要であり，弦を押さえて正確な音を出すことは困難である．本稿では，弦をうまく抑えられない初心者のために，画像処理を用いたギター練習支援システムを提案する．具体的には，画像処理技術を用いてギターの弦やフレット及び左手による運指情報を認識し，対応する音を出力させることで，初心者が運指の練習に集中し，音を聴きながら練習できる手法を提案する．システムはギターの初期位置を取得し，演奏中は特徴点とセンサ情報を用いてギターの位置を追跡する．また，指先を検出し押さえている弦を推定する．評価実験では，ギターを追跡するための特徴点マッチングとギターの傾き検出の精度評価及び押弦推定の精度評価を行い，それぞれの評価項目の成功率が高いことを示した．, Because a guitar playing requires a huge fingering training, it is difficult for beginners to play beautiful sound by pressing the correct strings. This paper suggests that a guitar playing support system using image and sensor data processing can help the beginners to improve their playing skills. To recognize strings, frets, fingering, and playing sound corresponding to fingering, our system gets an initial position of the guitar and tracks the guitar position using feature points and sensor information while playing. In addition, our system detects the finger position and estimates pressed strings. In the experiments, we evaluate a success rate of the feature point matching and guitar slope detection for guitar tracking, and pressed strings estimation. Evaluations conclude that each evaluation has a high success rate.},
 title = {Webカメラを利用したギターの練習支援システムの検討},
 year = {2016}
}