テクスチャ振動計測条件の違いが分類精度に与える影響

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20031

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2020/03/02

タイトル(英語): Effect of Texture Vibration Measurement Conditions on Classification Accuracy

著者名: 古閑 将大(熊本大学),嵯峨 智(熊本大学),宇佐川 毅(熊本大学)

著者名(英語): Masahiro Koga(Kumamoto University),Satoshi Saga(Kumamoto University),Tsuyoshi Usagawa(Kumamoto University)

キーワード: 機械学習|多クラス分類|ハプティクス|加速度センサ|信号処理|畳み込みニューラルネットワーク|machine learning|Multi-class classification|Haptics|Acceleration sensor|Signal processing|Convolutional neural network

要約(日本語): 我々は触覚振動情報の機械学習による分類手法について研究してきた．これまでの研究から7種類程度のテクスチャをなぞったときの振動情報を高精度に分類可能なことがわかった．しかし，同一のテクスチャに対して、計測日や計測環境が異なるデータでは分類精度の低下が起こることがわかった．我々はこの要因として，なぞり速度，押し付ける力，なぞる方向などの条件に着目し，これらの測定条件による計測精度の変化について報告する．

要約(英語): We have been studying the classification method of vibrotactile information by machine learning._x000D_ Previous studies have shown that the classification of 5 textures can be realized with high accuracy (around 90%). However, for the same texture, it was found that the classification accuracy decreased even when data are measured in other place or another date._x000D_ _x000D_ In order to figure out the effects of measurement conditions, we have tried to control the various measuring conditions such as movement speed, the pattern of motion and pressing force of sensor._x000D_ This paper reports the effect of measurement conditions on classification accuracy using._x000D_ _x000D_

原稿種別: 日本語

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