単位セグメント内の平均方向ベクトルの相関性に着目したVR-IADL動作セグメンテーション

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20084

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: 2020/12/25

タイトル(英語): VR-IADL Motion Segmentation Based on the Correlation of Mean Directional Vectors in a Unit Segment

著者名: 安藤 泰生(公立諏訪東京理科大学),小濱 徳人(公立諏訪東京理科大学),Tania Giovannetti(Temple University),坂本 麻衣子(佐賀大学),山口 武彦(公立諏訪東京理科大学)

著者名(英語): Taisei Ando(Suwa University of Science),Norito Kohama(Suwa University of Science),Giovannetti Tania(Temple University),Maiko Sakamoto(Saga University),Takehiko Yamaguchi(Suwa University of Science)

キーワード: 軽度認知障害|フォン・ミーゼス分布|手段的日常生活活動|Mild Cognitive Impairment|Von Mises distribution|Instrumental Activities of Daily Living

要約(日本語): 先行研究ではVR-IADLタスク中の動作セグメンテーションを行う際、調整時間を含むポインティングのセグメンテーションの精度向上が課題となっていた。通常、ポインティング動作は開始から終了までを１つのセグメント区間として認識される。しかし、調整時間が発生する時は、その前後でセグメント区間が分かれてしまうという問題があった。本研究では、問題となるセグメント区間の平均方向ベクトルの相関性に着目し、新たな特徴量を提案した。その結果、セグメンテーション精度が91.1%から93.7%に向上した。

要約(英語): In this study, we propose a new feature quantity focusing on the correlation of the average direction vector of the segment interval._x000D_ As a result, the segmentation accuracy was improved from 91.1% to 93.7%

原稿種別: 日本語

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