ニューラルネットワークを用いた反復動作のジェスチャ認識

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS17076

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2017/03/28

タイトル(英語): Gesture recogntion of repeating motion using neural newtwork

著者名: 浮田 浩行(徳島大学),原田 千珠(徳島大学)

著者名(英語): Hiroyuki Ukida(Tokushima University),Senju Harada(Tokushima University)

キーワード: ジェスチャ認識|キネクトモーションセンサ|フーリエ変換|ニューラルネットワーク|gesture recognition|Kinect motion sensor|Fourier transform,|neural network

要約(日本語): 本論文は，右手の連続的な動きによるジェスチャ認識によってロボットを操作する方法について検討する．従来よりも認識できるジェスチャを増やすため，反復動作をフーリエ変換して求められるパワースペクトル分布を用い，ニューラルネットワークによる機械学習を用いた認識手法について提案する．従来の最近傍法を元にした方法と比べ，多くのジェスチャをより正確に認識することが可能であった．

要約(英語): This paper discusses a method to operate a robot using repeating motion of right arm of operator. In order to increment the number of gesture, we propose a recognition method using the neural network and power spectrum distribution obtained by Fourier transform of repeating motion. We can confirm that our proposed method can recognize more gestures accurately than the previous method based on the nearest neighbor.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,565 Kバイト