Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2023-02-21 |
タイトル |
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タイトル |
スマートウォッチを用いた書籍の試し読み動作の検出 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Detection of trial reading actions using smartwatches |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
環境センシング |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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芝浦工業大学大学院理工学研究科 |
著者所属 |
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芝浦工業大学大学院理工学研究科 |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology |
著者名 |
高橋, 千彩季
森野, 博章
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著者名(英) |
Chisaki, Takahashi
Hiroaki, Morino
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
人の行動をセンサで検知してその人が何に興味を持ったかを推定できれば有用な場面は多いと考えられる.例えば人が空間内でどの場所の品に特に興味を持ったかの情報を得られれば,その位置に注目させたい品を配置する等の設計に役立てられる可能性がある.本研究では,書籍を試し読みする動作を興味度合いに対応付けるとして,スマートウォッチの角速度センサ値の時間変化から 1 冊の本への一連の動作である「棚から取る」「試し読みをする」「棚に戻す」の中で,試し読み動作とその動作中のページをめくる動作を推定する方式を提案する.6 名の被験者に試し読み動作を行ってもらい,再現率はいずれも 80% 以上,F 値は 0.65 以上となったが,本を取り終える時刻と本を読み始める時刻の境目で誤推定される場合や本を戻す動作まで,試し読み動作であると推定されている場合もあった.今後は加速度センサにより腕の上げ下げと推定される区間内では手首のひねりの検出があってもめくり動作と推定しないアルゴリズムにより適合率が向上すると考える. |
論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
It would be useful in many situations if a person's behavior can be detected by sensors to estimate what the person is interested in. For example, if we can obtain information on places in which persons were particularly interested in some items, it can be useful in designing the placement of items to attract their attention. In this paper, we propose a method to detect trial reading actions of a book. More specifically, the methods detects the actions of "picking up the book from the shelf", "trial reading", and "putting it back on the shelf" from a twist of the person’s list using the time sequence of angular rate sensor data that will be obtained by a smartwatch. We assume that the time length of trial reading actions corresponds to the level of his/her interest in the book. Six participants were asked to perform the trial reading actions in the experiment, and the proposed method achieved a recall rate of detection over 80% and F value over 0.65. In this experiment, we found that the method wrongly estimated in some cases the time at which the action changed from picking up the book to starting trial reading. Similarly, in other cases, it misestimated an action of putting the book back on the shelf to a trial reading action. As our future work, we plan to improve detection accuracy by using an algorithm that does not start detecting trial reading actions during it detects that the person’s arm is raising or lowering judging from an acceleration sensor values. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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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 2023-MBL-106,
号 13,
p. 1-6,
発行日 2023-02-21
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8817 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |