空中入力数字の時系列データに対するCNNの有用性の検証

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC19008

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2019/11/29

タイトル(英語): Verification of the usefulness of CNN for time series data of aerial input numerals

著者名: 山本 駿(徳島大学),福見 稔(徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学),伊藤 伸一(徳島大学)

著者名(英語): shun yamamoto(Tokushima University),Minoru Fukumi(Tokushima University),Momoyo Ito(Tokushima University),Shin-ichi Ito(Tokushima University)

キーワード: 時系列データ|ＣＮＮ|ＬＳＴＭ|Ｌｅａｐ　ｍｏｔｉｏｎ|個人認証|Time series data|CNN|LSTM|Leap motion|Personal authentication

要約(日本語): 時系列データに対する機械学習手法としてまず挙げられる手法としてRNN、LSTMがある。しかし、時系列データに対してCNNを用いている論文はいくつか存在する。そこで、本論文では時系列データに対する有用性を検証する為にLSTM、CNNの比較実験を行う。扱う時系列データは、空中で０～９の数字を描画した際の指先の座標群であり、それらのデータに対しての個人認証を行う。

要約(英語): RNN and LSTM are the first examples of machine learning techniques for time series data. However, there are some papers that use CNN for such data. Therefore, in this paper, we compare LSTM and CNN to verify the usefulness of time series data. The data to be handled is a coordinates of the fingertip when the numerals are drawn in the air.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 679 Kバイト