@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241839,
 author = {角田, 陸 and 崔, 明根 and 志築, 文太郎},
 issue = {27},
 month = {Jan},
 note = {我々はこれまでに，スマートウォッチの加速度センサを用いた thumb-to-finger ジェスチャ（親指から他の指へのジェスチャ）認識に基づく片手文字入力手法を研究してきた．この手法は画面へのタッチを伴わないため，スクリーンオクルージョン問題，およびファットフィンガ問題の発生を回避し，スマートウォッチを装着した手のみを用いた片手入力を可能にする．またこの手法は，スマートウォッチの加速度センサのデータに対する機械学習を用いてジェスチャを認識することによって，追加のセンサを用いることなく動作する．これまでに，ジェスチャ認識の改良および加速度センサの認識性能に基づいたジェスチャセットの作成を行った結果，8 種類のジェスチャに対して 94.9% の正解率を得た．今回我々は，この改良したジェスチャ認識およびジェスチャセットを用いた文字入力性能を調査した．その結果，文字入力性能は 4.25WPM になった．},
 title = {スマートウォッチの加速度センサを用いたThumb-to-fingerジェスチャ認識に基づく片手文字入力手法（第2報）},
 year = {2025}
}