3U-10
ユーザ非依存なジェスチャ認識のための動作の実施時間と勢いの影響
○岩﨑正裕，藤波香織（農工大）
動作における個人差を考慮するため，
ジェスチャ認識では各利用者本人から学習データを取得することが一般的である．
一方，他人の学習データを用いた高精度での認識は，
利用者個人からの学習データ取得を不要とする．
その結果，システム利用前における利用者の負担は軽減される．
本研究では，他人の学習データを利用した場合においても認識精度が高い
圧縮センシング技術を用いた認識手法を用いる．
これに加えて，腕振り動作時の慣性センサ値における分散値と平均値に対して
正規化を行う手法を提案する．
この正規化により実施時間と勢いにおける個人差を考慮する．
本稿では提案手法と正規化を行わない既存手法を比較し，
提案手法の有効性について検証する．
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