マスクの紐をインタフェース化する手法

1. マスクの紐をインタフェース化する手法
山本 匠，杉浦裕太 (慶應義塾大学)
2022/9/14 情報科学技術フォーラム(FIT)2022

2. • 小型化，無線化
• ポータビリティが向上
• 入力のためのインタフェース面が減少
• 例：イヤホン
2
[1]Apple, EarPods with Lightning Connecter, https://www.apple.com/jp/shop/product/MMTN2J/A/earpods-with-lightning-connector (2022.6.30閲覧)
[2] Apple, AirPods Pro, https://www.apple.com/jp/shop/product/MLWK3J/A/airpods-pro, (2022.6.30閲覧)
ウェアラブルデバイスの小型化とその弊害
AirPods Pro[2]
EarPods[1]
無線化
リモコンの廃止

3. • ジェスチャを用いる手法が多数
3
ウェアラブルデバイスのための入力手法
手以外の利用
表情[Masai, 2020]
足[William, 2016]
ハンズフリー
非直感的？
鼻呼吸[Ogawa, 2021]
舌[Hashimoto, 2018]
頬[Yamashita, 2017]
耳[Kikuchi, 2017]
手を利用
直感的な入力が可能
両手が塞がっている際は不可能
腕[Ogata, 2015]
指[Lin, 2022]

4. • COVID-19の影響：マスクは生活必需品化
• 公共空間における着用が推奨
• 多様な素材・色のマスクが販売
• 一部ではファッションアイテム化
• ウェアラブルデバイスとして活用できれば，着用時に便利
4
マスクの普及と着用の推奨

5. • マスクの紐
• マスクを装着するために必要
• ジェスチャ入力インタフェースとして活用できないか？
• 利点
• 多様で直感的な入力が実現
• マスクの普及により自然に利用可能
5
目的
マスクの紐を用いた情報入力手法

6. • 本研究の新規性
• マスクと手のインタラクションは未開拓
• 紐に着目
• 本研究の優位性
• マスクへのセンサ装着なしにインタフェース化
6
関連研究：マスクを用いたインタフェース
入力
「口パク」での入力
[Kunimi, 2021]
口の動きを検知
[Suzuki, 2020]
出力
呼吸を検知
[Kusabuka, 2020]
表情を識別し可視化
[Lee, 2020]

7. • 本研究の立ち位置
• 既存のマスクの紐をセンシング
7
関連研究：紐を用いたインタフェース
既存の紐を使用
センサを組み合わせてセンシング
[Schwarz, 2010]
特殊な紐を使用
導電性組紐を用いたひもセンサ
[Olwal, 2018]
摩擦電気ナノ発電機を用いたセンサ
[Shahmiri, 2019]

8. 8
識別するジェスチャの決定
ジェスチャを識別するシステムの実装
実装までの流れ

9. 9
識別するジェスチャの決定
ジェスチャを識別するシステムの実装
実装までの流れ

10. • 紐を用いたジェスチャは多様
• ひっぱる，はじく，ねじるetc…
• マスクの紐に関する既存研究例はない
• ジェスチャ識別研究におけるジェスチャ決定
• 研究者が決定
• 実験(User Elicitation Study)によって決定
• 実験による決定の方が好ましい[Morris, 2010]
10
ジェスチャデザイン
どのようなジェスチャを識別できるシステムにすればよいか？
操作の提示 ジェスチャの考案
実験
多数決によりジェスチャ決定
ジェスチャ定義のためのUser Elicitation Study

11. • 20人の被験者に21の操作を与えジェスチャを考案
• 操作は先行研究[Masai, 2020][Fukahori, 2015]をベース
に決定
• 操作についての映像を視聴した後にジェスチャ考案
• 考案後以下の項目を質問
• そのジェスチャにした理由
• 提案ジェスチャの長所・短所
• 考案時のルール
• 耳にかける紐のみを使用
• 同グループ間でのジェスチャの重複は不可
• 技術的に実装可能かは考慮する必要なし
• 後からジェスチャを変更可能
11
人数 20人
年齢 平均26.5歳
標準偏差10.5歳
性別(男/女) 12/8
利き手 全員右利き
User Elicitation Study
操作一覧
被験者の属性情報

12. • 6種類のジェスチャに分類
• つまむ，ひっぱる，なぞる，タッチ，はじく，ねじる
• 各種類に対してさらに分類
• 使用するマスクの箇所，方向，回数，時間，ねじり方
12
ジェスチャの分類法
本研究におけるジェスチャの分類法

13. • 418個のジェスチャが提案
• 種類ごとの傾向
• ひっぱるジェスチャが最多
• 使用箇所の傾向
• 左右
• 右が左に比べて多い
• 被験者は全員右利き
• 上下
• タッチ・なぞるジェスチャ
• 上紐が多く使用
• 紐に動きを伴わない場合は上紐が使用
• ひっぱる・はじくジェスチャ
• 下紐が多く使用
• 紐に動きを伴う場合は下紐が使用
13
結果:提案ジェスチャの傾向
提案ジェスチャの種類
提案ジェスチャの使用箇所

14. • 被験者間での提案の一致度合いを示
すAgreement Rates (AR) [Vatavu, 2015]
を算出
• 𝑟𝑟: 操作
• 𝑛𝑛: ジェスチャを提案した被験者数
• 𝛿𝛿𝑖𝑖,𝑗𝑗: 𝑖𝑖番目と𝑗𝑗番目の被験者の提案が一致
した場合は1, 異なる場合は0
• 結果
• 平均が0.062，最小0.005，最大0.142
• 低一致(<0.1)と解釈
• マスクの紐を用いた入力は多様
14
Agreement Rates (AR)の算出
各操作の一致度
一致度の定義式

15. • 結果
• 操作間のジェスチャ競合に関しては以下のように考慮
• 同一グループ内での競合はNG
• 操作0に関しては他操作と競合はNG
15
最終的なジェスチャセットの導出
最終的に決定したジェスチャ

16. • 「直感」「簡単」という理由が多数
• なるべく片手で完結させるジェスチャを選択
• 既存のデバイスから発想
• 欠点
• マスクの耐久性を危惧
• 「マスクの紐が緩む」
• 肌やヘアスタイルに悪影響
16
定性的フィードバックから得られた知見

17. 17
識別するジェスチャの決定
ジェスチャを識別するシステムの実装
実装までの流れ

18. • User Elicitation Studyの結果から導出されたジェスチャの種類
• ひっぱる，タップ，長押し，はじく，なぞる
• 現段階では最も多く提案されたひっぱるジェスチャについて識別
18
実装
ハードウェア ソフトウェア
機械学習を用いて
ジェスチャ識別
紐の動きをセンシング
提案手法

19. 19
実装：ハードウェア
• 耳掛け型デバイス
• マスクの紐と同時に耳に装着
• フォトリフレクタ(反射型光センサ)
• 発光部と受光部から構成
• 発光部は赤外光を発光
• 受光部は赤外光を受光しセンサ値に
• 6つのフォトリフレクタが搭載
• 2つ：ユーザの視線方向
• 4つ：ユーザの頭の外側方向
フォトリフレクタの配置
(a) デバイスのレール部と耳掛け部
(b) ユーザが装着している様子

20. 20
実装：ソフトウェア
• 識別の流れ
センサ
データ
６
35[fps] x 5[s] = 175 frames
画像データ
Max Pooling (2 x 2 pixel)
Convolution (32 filters) / ReLU
Max Pooling (2 x 2 pixel)
Convolution (64 filters) / ReLU
Max Pooling (2 x 2 pixel)
Convolution (128 filters) / ReLU
Max Pooling (2 x 2 pixel)
Fully Connected (1024 features) / ReLU
Dropout (50%)
Fully Connected (4 features) / Softmax
Convolution (16 filters) / ReLU
Image Input (6 x 175pixel)
CNNモデルの構成
Min-max
Normalization

21. • 右耳にデバイスを装着
• 被験者一人当たり各ジェスチャ20回を取得
21
精度評価実験の概要
人数・性別 男性4名
年齢
平均
21.75歳
利き手 全員右手
実験参加者の属性
Upper-Up
Lower-Up Lower-Down
Upper-Down
識別するジェスチャ

22. • 10分割交差検証
• 4ジェスチャ × 80枚の画像データ
• 平均識別精度79.69%
22
精度評価実験の結果
識別精度

23. • ひっぱるジェスチャしか識別できない
• マイクや加速度センサなど他センサと併用
• 高精度化に向けて
• センサの前処理，識別モデルの変更
• センサ数の増加や他センサとの併用
23
議論と制約

24. 24
まとめ
背景 マスクの需要の拡大
関連研究 既存のマスク研究ではマスクにセンサを直接装着
提案
紐を用いた入力手法
マスクにセンサを付ける必要のない耳掛け型ハードウェア
実験
被験者にジェスチャを考案させるElicitation Studyにより
ジェスチャセットを決定
実装
フォトリフレクタを用いた紐のセンシング
CNNモデルによるジェスチャ識別
評価 識別精度79.69%
課題
識別可能なジェスチャが限定，低精度
他センサとの併用や前処理・モデルの改良
Upper-Up
Lower-Up Lower-Down
Upper-Down

25. [Lin, 2022] Stephen Shiao-ru Lin, Nisal Menuka Gamage, Kithmini Herath, and Anusha Withana. 2022. MyoSpring: 3D Printing Mechanomyographic Sensors for Subtle Finger Gesture Recognition. In Sixteenth
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参考文献