クッション型インタフェースによる家電操作に向けたジェスチャ設計と認識

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2019-10-15
• タイトル: クッション型インタフェースによる家電操作に向けたジェスチャ設計と認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Gesture Design and Implementation for Smart-home Control by Cushion Interface
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：ユビキタスコンピューティングシステム（Ⅷ）] クッション型インタフェース，家電操作，ジェスチャ認識
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 北海道大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者名: 古居, なおみ; 坂本, 大介; 杉浦, 裕太
• 著者名(英): Naomi, Furui; Daisuke, Sakamoto; Yuta, Sugiura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，我々の身の回りに溢れる柔軟物，特にリビングや寝室などに置かれているクッションを利用した家電操作インタフェースの実現を目指して，クッションを用いた最適なジェスチャの設計と時系列変化ジェスチャ認識システムの開発を行う．そのために複数のユーザに各家電操作に対応するクッションへのジェスチャを考案してもらい，ユーザ定義型のジェスチャセットを決定した．さらにクッション内部に反射型光センサと加速度センサからなるセンサモジュールを埋め込み，CNNを用いてジェスチャの認識器を実装した．提案手法によるジェスチャ認識精度を評価するための実験を行った結果，ユーザごとに学習する場合の平均認識精度は94.8%であり，学習データに存在しないデータセットによる平均認識精度は91.3%であった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this research, we aim to realize cushion interface for operating smart home. We designed user-defined gestures using cushion and developed gesture recognition system. We asked some users to make gestures using cushions for operating home appliances and determined user-defined gesture sets. We inserted sensor modules consisting of photo reflective sensors and acceleration sensor inside a cushion. Gesture recognizer was implemented using CNN. To evaluate our method, we conducted an experiment to measure recognition accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 60, 号 10, p. 1859-1868, 発行日 2019-10-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764