learningを用いたインターフェース技術を発表しました。Japan)本研究は、手首に取り付けたカメラを使用して、手の静的ポーズや動的なジェスチャを認識するインターフェース技術を提案します。提案手法は、スマートウォッチやリストバンド、フィットネストラッカーなどの手首装着型ウェアラブルデバイスに組み込むことを想定しています。本アプローチの要は、手の甲領域のみのキャプチャから認識することです。手の全体的なキャプチャを必要としないため、手首装着型ウェアラブルデバイスのカメラからでも視覚ベースに認識することが可能です。小さな動きと変化から手のポーズと動的なジェスチャを認識します。実験の結果、89.4%(静的ポーズ)と67.5%(動的ジェスチャー)の高い認識率を達成しました。応用したアプリケーションでは、スマートウォッチの指タップ操作や、ポーズでの電話番号入力、ピアノを弾いたりが紹介されます。Reserved.ページ上部へ戻る。