スキーポールによる携帯端末操作に向けたユーザ定義型ジェスチャの設計と認識

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2021-02-15
• タイトル: スキーポールによる携帯端末操作に向けたユーザ定義型ジェスチャの設計と認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: User-defined Gesture for Mobile Device Control with Ski Poles
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：インタラクションの理解および基盤・応用技術] ユーザ定義型ジェスチャ，スキーポール，機械学習，ユーザインタフェース
• 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
• ID登録: 10.20729/00209338
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 北海道大学
• 著者所属: 北海道大学
• 著者所属: 北海道大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido 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): Hokkaido University
• 著者名: 岡田, 友哉; 坂本, 大介; 小野, 哲雄
• 著者名(英): Tomoya, Okada; Daisuke, Sakamoto; Tetsuo, Ono
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究ではアウトドアアクティビティとしてのスキーに注目し，スキーポールを入力デバイスとしたジェスチャ入力手法を提案する．まず，複数人のスキー経験者にモバイルデバイス操作に適したジェスチャを考案してもらうことでユーザ定義型ジェスチャを設計した．設計したジェスチャの認識を行うため，ポールのグリップ部分の下に加速度，ジャイロセンサを装着し，そこから得られるセンサデータを利用するジェスチャ認識器を畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で実装した．ジェスチャ実行時のデータを収集し，識別実験を実施した結果，ランダムに選択されたデータによって学習したときの正解率は約96.5%であり，1人のユーザのデータをテストデータとし，他のユーザのデータで学習したときの平均正解率は約85.8%であった．また，実際のスキー中の誤認識率を確認するためにスキー場にてデータを収集し，ジェスチャデータとの識別を行った結果，約99.3%の正解率でスキー滑走時とジェスチャ入力時の認識が可能であった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We present a gesture input method using a ski pole as an input device, focusing on skiing as an outdoor activity. First, we designed a user-defined gesture by asking several experienced skiers to devise a gesture suitable for mobile device operation. To recognize the designed gestures, we implemented a gesture recognizer with a convolutional neural network (CNN) that uses acceleration and gyroscopic sensors under the grip of the pole. As a result of collecting data during gesture execution and conducting discrimination experiments, the correct answer rate was about 96.5% when learning with randomly selected data, and the average correct answer rate was about 85.8% when learning with one user's data as test data and another user's data. To confirm the false recognition rate during actual skiing, we collected data at the ski resort and discriminated it from the gesture data, and found that the recognition rate was about 99.3% during skiing and gesture input.
• 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 62, 号 2, p. 654-666, 発行日 2021-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764