@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214006,
 author = {御手洗, 彰 and 棟方, 渚 and Sho, Mitarai and Nagisa, Munekata},
 issue = {49},
 month = {Nov},
 note = {本稿ではユーザが物を把持しながら入力可能な手法としてハンドジェスチャ列認識手法を提案する.具体的には,複数回のハンドジェスチャを 1 入力として受け付けて識別することで,把持方法に依存せず高精度に識別可能な手法の開発を試みる.本研究では,ユーザの把持に使用されていない筋肉の筋電位を「筋肉の非活動部位」という新たな入力モダリティとして用いることで,提案手法の実現を試みた.具体的には,筋肉の非活動部位を入力モダリティとしたハンドジェスチャ列認識手法のプロトタイプを試作して入力識別精度の評価を行なった.さらに,ユーザ実験として把持分類学に基づく 6 種の把持条件において,同一の認識モデルを用いて,ハンドジェスチャ列の分類精度を評価する実験を行った.その結果,提案手法では 93.13% の精度で基本的な把持方法におけるハンドジェスチャ列の分類が可能であることがわかった.最後にユーザ実験で得られた知見と実応用に向けた検討事項について考察する.},
 title = {筋肉の非活動部位を入力モダリティとして用いたハンドジェスチャ認識手法の提案},
 year = {2021}
}