眼鏡型ウェアラブルデバイスを用いた頭部動作の実時間認識システム

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-038

グループ名: 【全国大会】平成28年電気学会全国大会論文集

発行日: 2016/03/05

タイトル(英語): A Study on Real-time Recognition System of Head Gestures using Glasses-like Device

著者名: 木佐 省吾(松江工業高等専門学校),佐古 嵐(松江工業高等専門学校),堀内 匡(松江工業高等専門学校)

著者名(英語): Shogo Kisa(National Institute of Technology, Matsue College),Arashi Sako(National Institute of Technology, Matsue College),Tadashi Horiuchi(National Institute of Technology, Matsue College)

キーワード: 頭部ジェスチャ,パターン認識,ウェアラブルセンサ,Bluetooth Low Energy

要約(日本語): 本研究では，Texas Instruments社のSensorTagを用いた眼鏡型ウェアラブルデバイスにおいて3軸加速度データを取得し，主成分分析による次元削減とk-最近傍法によるパターン認識によって「うなづき」，「首を横に振る」，「首を傾げる」といった人間の頭部動作を認識する頭部動作認識システムを構築した．また，主成分分析と階層型ニューラルネットワークを用いた手法，畳み込みニューラルネットワークを用いた手法についても検討を行い，それぞれの手法において動作認識が可能であることを確認した．さらに，実時間での頭部動作を可能とするためのリアルタイム頭部動作認識システムを提案した．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 859 Kバイト