手の位置や形状を認識する機器の一つとして有名な Leap Motion はジェスチャ認識などによく用いられている。
手の形状などを認識するときに発生する問題の一つとして、オクルージョンが挙げられる。
カメラと手や指の位置関係によって、複数の指が重なってしまうと適切な画像が取得できず、位置や形状などの認識に失敗したり、大きな誤差を含む出力となってしまう。
本稿では複数台の Leap Motion から得られた認識情報を用いてオクルージョンによる認識精度の低下に対応するための手法について検討する。
別の位置に配置された機器から得られる複数の認識情報をアフィン変換により座標変換することで一致させ、誤差の大きな出力を訂正することを目指す。