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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-05-26 09:45 複数被験者による統合型LSTMを用いた手数字識別の評価 ○金子典滉・小川将克（上智大）  SeMI2022-1 |
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| 抄録 | （和） | 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大により，非接触技術の需要が急激に高まっている．非接触下における新たな情報入力手法の提案のために，本研究では非接触型デバイスを用いた手数字の入力に着目する．これまでの研究では非接触型ハンドトラッキングセンサであるLeap Motionを用いて取得したデータからLSTMによる識別を行った．統合型学習モデルによる識別では2つのLeap Motionが取得した手指に関する三次元データを別々に扱い，2つの入力層から構成されるLSTMにより識別を行うことで精度の改善を確認した．本研究では，計測する対象の被験者数を増加させて識別することで，統合型LSTMが当該の条件下においても効果的に機能することを明らかにする．複数被験者データに対するBidirectional LSTMによる統合型学習モデルを用いた識別では94.3％程度の精度であり，提案手法の有効性を確認した． |
| （英） | With the increasing infection of the new coronavirus (COVID-19), demand for contactless technology is rapidly increasing. To address this demand, we focus on the numerical input. In our conventional studies, we tried to recognize handwritten numerical character by LSTM using three-dimensional hand and finger data obtained by Leap Motion. In concatenated learning model, we separately analyze three-dimensional data obtained by each Leap Motion and recognize them by LSTM composed of dual input layer. In this study, we verify the effectiveness of the proposal learning model with multiple subjects. As a result of the classification accuracy, applying the bidirectional LSTM classification achieves the maximum 94.3% and we confirm the effectiveness of proposed method. | |
| キーワード | （和） | 非接触入力 / ハンドトラッキングセンサ / 自動計測 / 機械学習 / / / / |
| （英） | Contactless Operation / Hand Tracking Sensor / Automatic Measurement / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 46, SeMI2022-1, pp. 1-4, 2022年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2022-1 | |
| 発行日 | 2022-05-19 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2022-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-DPS IPSJ-MBL IPSJ-ITS |
| 開催期間 | 2022-05-26 - 2022-05-27 |
| 開催地（和） | 北谷町商工会ホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2022-05-SeMI-DPS-MBL-ITS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数被験者による統合型LSTMを用いた手数字識別の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Handwritten Numerical Character Recognition by Concatenated LSTM with Multiple Subjects |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非接触入力 / Contactless Operation |
| キーワード(2)（和/英） | ハンドトラッキングセンサ / Hand Tracking Sensor |
| キーワード(3)（和/英） | 自動計測 / Automatic Measurement |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金子 典滉 / Noriaki Kaneko / カネコ ノリアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 将克 / Masakatsu Ogawa / オガワ マサカツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-05-26 09:45:00 |
| 発表時間 | 18分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2022-1 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.46 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-05-19 (SeMI) |
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