深層学習を用いた非接触式入力システムの検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-099

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Investigation of Contactless input System using Deep Learning

著者名: 郭知洋（日本大学）,滕琳（日本大学）,泉隆（日本大学）,香取照臣（日本大学）

著者名(英語): Zhiyang Guo (Nihon University),Lin Teng (Nihon University),Takashi Izumi (Nihon University),Teruomi Katori (Nihon University)

キーワード: 深層学習|視線入力|視線推定|ジェスチャー入力

要約(日本語): 近年，非接触式入力インタフェースに関する研究開発が盛んでいる。これはコロナ対策の一環であり，今後の新たな操作インタフェース技術への展開にも期待できる。非接触式の入力には，音声，視線，動作などがあり，本研究では視線と動作入力に着目している。既存システムには障害者支援に用いる視線入力システムが挙げられるが，高精度な検出ができる一方，赤外線カメラなど高価なセンサ・外部装置が必要のため，簡単に入手できない。そこで，本研究では一般的なWEBカメラを用いて，深層学習を用いたカメラ画像から直接ユーザーの操作意図を推定す

本誌掲載ページ: 157-159 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 564 Kバイト