ST-GCNを用いたハンドジェスチャ認識における自然なジェスチャセットの検討

カテゴリ：部門大会

論文No：OS2-4

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Investigation of a Natural Gesture Set for Hand Gesture Recognition Using ST-GCN

著者名：河村 寛生（富山県立大学）,中井 満（富山県立大学）

著者名(英語)： Hiroki Kawamura (Toyama Prefectural University),Mitsuru Nakai (Toyama Prefectural University)

キーワード：ST-GCN,ジェスチャ認識,骨格情報骨格情報,ST-GCN,Gesture Recognition,Skeletal Features

要約(日本語)：機器を操作するジェスチャインタフェースを構築する上で, 覚えやすいジェスチャを採用することが望ましい. 例として, 「手を握って開く」, 「手を振る」, 「手を上下させる」, 「親指を立てる」, 「指を差す」, 「手を突き出す」などの動作が挙げられる. しかし, そのような簡素なジェスチャは類似しており, 誤認識が発生しやすい. そこで, 本研究では, 誤認識が起こりにくいジェスチャセットを決定することを目的とする. 上下・左右・前後を含む立体的な動作を捉えるため, MediaPipeを用いて3次元空間における両手の骨格情報を推定する. 得られた骨格情報を, 関節をノード, 接続関係をエッジとした時系列グラフとして表現する. これを入力としてST-GCN(Spatial Temporal Graph Convolutional Network)で認識実験を行い, ジェスチャの組合せを比較検討した結果について報告する.

本誌掲載ページ：838-843p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：819Kバイト