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  1. 研究報告
  2. モバイルコンピューティングと新社会システム(MBL)
  3. 2022
  4. 2022-MBL-103

統合型LSTMを用いた手数字識別の複数被験者による評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217988
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217988
977777bd-b3a5-4f22-9161-a2186942ffd6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MBL22103001.pdf IPSJ-MBL22103001.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
MBL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-05-19
タイトル
タイトル 統合型LSTMを用いた手数字識別の複数被験者による評価
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 コミュニケーション
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
上智大学理工学部
著者所属
上智大学理工学部
著者所属(英)
en
Evaluation with Multiple Subjects of Handwritten Numerical Character Recognition by Concatenated LSTM
著者名 金子, 典滉

× 金子, 典滉

金子, 典滉

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小川, 将克

× 小川, 将克

小川, 将克

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著者名(英) Noriaki, Kaneko

× Noriaki, Kaneko

en Noriaki, Kaneko

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Masakatsu, Ogawa

× Masakatsu, Ogawa

en Masakatsu, Ogawa

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 新型コロナウイルス (COVID-19) の感染拡大により,非接触技術の需要が急激に高まっている.非接触下における新たな情報入力手法の提案のために,本研究では非接触型デバイスを用いた手数字の入力に着目する.これまでの研究では非接触型ハンドトラッキングセンサである Leap Motion を用いて取得したデータから LSTM による識別を行った.統合型学習モデルによる識別では 2 つの Leap Motion が取得した手指に関する三次元データを別々に扱い,2 つの入力層から構成される LSTM により識別を行うことで精度の改善を確認した.本研究では,計測する対象の被験者数を増加させて識別することで,統合型 LSTM が当該の条件下においても効果的に機能することを明らかにする.複数被験者データに対する Bidirectional LSTM による統合型学習モデルを用いた識別では 94.3% 程度の精度であり,提案手法の有効性を確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 With the increasing infection of the new coronavirus (COVID-19), demand for contactless technology is rapidly increasing. To address this demand, we focus on the numerical input. In our conventional studies, we tried to recognize handwritten numerical character by LSTM using three-dimensional hand and finger data obtained by Leap Motion. In concatenated learning model, we separately analyze three-dimensional data obtained by each Leap Motion and recognize them by LSTM composed of dual input layer. In this study, we verify the effectiveness of the proposal learning model with multiple subjects. As a result of the classification accuracy, applying the bidirectional LSTM classification achieves the maximum 94.3% and we confirm the effectiveness of proposed method.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11851388
書誌情報 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム(MBL)

巻 2022-MBL-103, 号 1, p. 1-4, 発行日 2022-05-19
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8817
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:18:49.625632
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