@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00223332,
 author = {小西, 智樹 and 角田, 陸 and 國分, 晴利 and 久保, 勇貴 and 志築, 文太郎},
 issue = {21},
 month = {Jan},
 note = {リアルタイムの手指の関節角度の推定が行えると,ハンドジェスチャを用いたアプリケーションへの入力が可能になる.しかし,現在用いられている光学式のハンドトラッキングシステムには,トラッキングできる画角が固定されている,カメラの死角ではトラッキングができないなどの問題がある.そこで,本研究では手の位置に制限されず,周囲の環境にセンサを設置しないシステムにより手指の関節角度を推定することを目的とする.具体的には,アクティブ音響センシングを用いて手の周波数特性を取得し,この変化に基づき機械学習を用いて指の関節角度推定を試みた.本研究において,人差し指および中指の第3関節角度推定モデルを構築し,この精度調査を行った.結果,人差し指 ±8.53°および中指 ±5.51°の平均誤差の精度において各指の第 3 関節角度を推定可能であることを示した.},
 title = {アクティブ音響センシングを用いた手指の関節角度推定},
 year = {2023}
}