Leap motionを用いたCNNによる空中入力数字の認識

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-107

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Recognition of aerial input numerals by Leap motion and CNN

著者名: 山本 駿(徳島大学),伊藤 伸一(徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学),福見 稔(徳島大学),Binti Kamat Seri Rahayu(UTeM)

著者名(英語): Shun Yamamoto(Tokushima University),Shin-ichi Ito(Tokushima University),Momoyo Ito(Tokushima University),Minoru Fukumi(Tokushima University),Seri Rahayu Binti Kamat(UTeM)

キーワード: Leap motion,空中署名,バイオメトリクス,深層学習

要約(日本語): Leap motionを用いてアラビア数字の入力を行い、その入力に対し数字の識別と個人認証を同時に行うシステムを提案した。今回はそのうち数字の識別に取り組んでいる。20代男性一名に対しLeap motionを用いてアラビア数字の空中入力での計測を行い、それらのデータに対しデータ長統一、ベクトルへの変換の2つの前処理を行った後、深層学習の一手法であるCNNを用いて0?9の10クラス分類の学習・識別を行った。結果、平均識別率は61.9％となり、考察により改善案はいくつか考えられた。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 394 Kバイト