@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214602,
 author = {清, 佑輔 and 志築, 文太郎},
 issue = {24},
 month = {Jan},
 note = {我々は，スマートフォン背面の空中にて実行される人差し指によるジェスチャ（空中人差し指ジェスチャ）を認識する手法を開発している．本手法では，畳み込みニューラルネットワークを用いた認識モデルを使用する．この認識モデルでは，背面カメラ画像から作製された Motion History Image を特徴量とする．今回，我々は，本手法にて認識する 7 種類の空中人差し指ジェスチャを設計した．さらに，4 人の参加者から取得したデータにて認識精度の評価を行ったところ，5 分割交差検証の結果，認識精度の平均は 81.9% であった．また，leave-one-participant-out 交差検証の結果，認識精度の平均は 60.1% であった．これに対して，空中人差し指ジェスチャを 4 種類に限定したところ，5 分割交差検証の結果，認識精度の平均は 89.7% であった．また，leave-one-participant-out 交差検証の結果，認識精度の平均は 74.9% であった．},
 title = {スマートフォンの背面カメラ画像を用いた空中人差し指ジェスチャ認識の精度評価},
 year = {2022}
}