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慶應ら、手指を動かした時の手の甲の皮膚変形を計測し機械学習で推定することでハンドジェスチャを認識する手法を論文にて発表

慶應義塾大学と東京大学の研究者らは、手指を動かした時の手の甲の皮膚変形を計測することで、ハンドジェスチャを認識する手法を論文にて発表しました。

Behind The Palm: Hand Gesture Recognition through Measuring Skin Deformation on Back of Hand by using Optical Sensors
著者:杉浦裕太,中村文彦,河合航,菊地高史,杉本麻樹

本稿は、手甲に光センサアレイを装着し、手指を動かした時の変形を計測、機械学習を用いてハンドジェスチャを推定する装着型ウェアラブルデバイスを提案します。

デバイスは、13個の反射型光センサ(フォトリフレクタ)が横一列に配置されており、手指を動かした時に変化する手甲の皮膚と装置までの距離を取得します。

取得したセンサデータは、教師あり学習の1つである「SVM(Support Vector Machine)」を用いてハンドジェスチャを識別します。学習フェーズでは、Leap Motionを用いて手の形状を同時に記録、20個の手のジェスチャをサポートします。

このことで、外部センサやグローブ型デバイスなどを使用することなく、且つ、手指本来の動作を阻害することなくジェスチャ認識することができ、仮想現実の入力インタフェースなどで使用できるとします。

 

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