動作の実施時間と勢いを考慮したユーザ非依存なジェステャ認識手法に関する研究

摘要

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，ジェスチャ動作時に変化すると考えられる動作の実施時間と勢いの影響を考慮する手法を提案する．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．