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J-GLOBAL ID：201302271362461420   整理番号：13A0733779

機械学習を用いたジェスチャー認識精度向上方法の研究

著者 (2件)： 吉村拓哉 (松江工高専) ,  橋本剛 (松江工高専)
資料名： 情報処理学会シンポジウム論文集  (情報処理学会ワークショップ論文集)
巻： 2012  号： 6  ページ： 167-170  発行年： 2012年11月09日 
JST資料番号： Y0978B  ISSN： 1344-0640  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,身体の動きを認識して遊ぶゲームが増加している。任天堂のWiiやマイクロソフトのXbox向けデバイスであるKinectを用いたゲームがそれである。すでに多くのゲームが,企業や個人によって開発されている。例えば,誰もがかめはめ波を撃てるようになる,”Kinect-kamehameha”と呼ばれるゲームがある。しかしそれらのゲームでは,ジェスチャーの認識精度が低いものがある。本研究では,機械学習を”Kinect-kamehameha”に適用し,認識精度の向上を目指す。また,Kinectを用いるゲームにおけるSVMの有用性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *娯楽 ,  *ゲーム ,  *画像認識 ,  *機械学習 ,  比率 ,  精度 ,  サポートベクトルマシン ,  パターン認識 ,  判別分析 ,  挙動 ,  教師つき学習
準シソーラス用語： *Kinect-kamehameha ,  *ジェスチャー認識 ,  Kinect ,  認識率 ,  ジェスチャー

分類 (3件)： 趣味娯楽用品  (ZB05000L) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  ジェスチャー認識 ,  精度向上 ,  研究