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反射型光センサを用いた
指先のジェスチャ識別
慶應義塾大学
北村莉久
慶應義塾大学
山本匠
慶應義塾大学
杉浦裕太
01 経緯
02 提案手法
指腹を覆わない、片手かつ指先での文字入力
- 反射型光センサを用いて指先の皮膚変形情報を取得
- 皮膚変形情報から特徴量抽出
(平均値、分散、中央値、最大値、最小値)
- ランダムフォレストにて識別
ウェアラブルデバイスの普及により、
スマートフォンを使用しないメッ
セージ入力手法が増加
背景
既存のウェアラブルデバイスでは、
物体を把持している・声が出せない
状況では使用が困難
課題
付け爪型デバイスを装着し、計測し
た指先の皮膚変形情報により文字入
力ジェスチャを識別
アプローチ
03 平均識別精度
- 右人差し指にデバイスを装着
- 各ジェスチャを計20回取得
- 平均識別精度:81.2%
- 精度の悪いジェスチャ:UとV、PとD
- 精度の良いジェスチャ:AやZ
04 貢献度調査 05 課題
問い合わせ先 info-lcl-group@keio.jp
- 入力ジェスチャの追加
- 別日や付け外しに関する
追加実験
- デバイスの小型化(センサ数の
削減)
- 2~3個程度のセンサで識
別精度80%程度を維持
- センサ数を2個に固定し
最適配置を検討
- 中指側の皮膚変形が重要

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反射型光センサを用いた指先のジェスチャ識別

  • 1. 反射型光センサを用いた 指先のジェスチャ識別 慶應義塾大学 北村莉久 慶應義塾大学 山本匠 慶應義塾大学 杉浦裕太 01 経緯 02 提案手法 指腹を覆わない、片手かつ指先での文字入力 - 反射型光センサを用いて指先の皮膚変形情報を取得 - 皮膚変形情報から特徴量抽出 (平均値、分散、中央値、最大値、最小値) - ランダムフォレストにて識別 ウェアラブルデバイスの普及により、 スマートフォンを使用しないメッ セージ入力手法が増加 背景 既存のウェアラブルデバイスでは、 物体を把持している・声が出せない 状況では使用が困難 課題 付け爪型デバイスを装着し、計測し た指先の皮膚変形情報により文字入 力ジェスチャを識別 アプローチ 03 平均識別精度 - 右人差し指にデバイスを装着 - 各ジェスチャを計20回取得 - 平均識別精度:81.2% - 精度の悪いジェスチャ:UとV、PとD - 精度の良いジェスチャ:AやZ 04 貢献度調査 05 課題 問い合わせ先 info-lcl-group@keio.jp - 入力ジェスチャの追加 - 別日や付け外しに関する 追加実験 - デバイスの小型化(センサ数の 削減) - 2~3個程度のセンサで識 別精度80%程度を維持 - センサ数を2個に固定し 最適配置を検討 - 中指側の皮膚変形が重要