@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00213131,
 author = {石井, 峻 and 横窪, 安奈 and ロペズ, ギヨーム},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集},
 issue = {1},
 month = {Jun},
 note = {近年様々なウェアラブルデバイスが普及しているが，身体的な運動を支援するシステムは既定のデバイスを使用したものが多く，デバイスおよび装着位置を問わずに使用できるシステムは少ない．また，身体運動認識手法には機械学習を用いた手法が多いが，身体的負荷の高い運動において十分な量のトレーニングデータを収集することは難しい．そこで本研究では，事前に正しい動作を 1 回のみ必要とし，様々なデバイスおよび装着位置で応用可能な正しい動作との相関を用いた身体運動認識手法を提案している．4 種類のデバイスおよび装着位置において 5 種類の運動を行い，提案手法の有効性を検証するとともに，機械学習による分類精度との比較を行った．その結果，全てのデバイスおよび装着位置において機械学習と同程度の精度を達成し，提案手法の有効性が確認できた．また，提案手法を使用して，操作ジェスチャーをカスタマイズ登録可能な仮想空間で行うドッジボール風ゲームを実装した．},
 pages = {1646--1650},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {IMUを用いたデバイスの装着位置に依存しない身体運動認識手法の提案},
 volume = {2021},
 year = {2021}
}