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J-GLOBAL ID：201702249594119510   整理番号：17A1277649

マルチメディア応用とのユーザインタラクションを増大させるためのスマートデバイスの使用について【Powered by NICT】

On the usage of smart devices to augment the user interaction with multimedia applications

著者 (4件)： Ferrari Alan (Institute for Information Systems and Networking, University of Applied Sciences of Southern Switzerland (SUPSI), Manno, Switzerland) ,  Galli Vanni (Institute for Information Systems and Networking, University of Applied Sciences of Southern Switzerland (SUPSI), Manno, Switzerland) ,  Puccinelli Daniele (Institute for Information Systems and Networking, University of Applied Sciences of Southern Switzerland (SUPSI), Manno, Switzerland) ,  Giordano Silvia (Institute for Information Systems and Networking, University of Applied Sciences of Southern Switzerland (SUPSI), Manno, Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WoWMoM  ページ： 1-9  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウェアラブルデバイスは最近smartwatchesの取込と市場に足場を築いた。smartwatchとその所有者間の強いタイ,物体にsmartwatchの高度に予測可能な位置とその内部センサは,ユーザ文脈を活用する応用の広い配列を可能にした。本論文では,マルチメディアアプリケーションとのユーザインタラクションを増大させるためのジェスチャ認識システムに焦点を当てた。いくつかの応用を横切る関連する七ジェスチャの集合を定義し,二smartwatches(Motorola Moto360とリンゴの監視)を用いた広範なデータセットを収集した。smartwatchesからのセンサデータに基づくジェスチャ認識のための長い短期記憶ニューラルネットワークを用いた。システムの分類精度の広範な評価を提供し,分類精度を最大化する長い短期記憶配置を見出すために感度解析を行った。への長い短期記憶ニューラルネットワークは,伝統的な機械学習アプローチより性能が優れている程度を示した。,それら自身のシステムにおけるジェスチャ認識を統合し容易に開発可能にするAndroidおよびiOSプラットフォームのために構築された応用を説明した。寄与の潜在的影響を強調するためにユースケースの記述を行うと結論づけた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 感度解析 ,  *マルチメディア ,  ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  センサ
準シソーラス用語： ユースケース ,  iOS ,  分類精度 ,  短期記憶 ,  身振り ,  ジェスチャー認識 ,  マルチメディアコンテンツ ,  ウェアラブルデバイス ,  *スマートデバイス ,  *ユーザインタラクション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 入出力装置  (JC04050U) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチメディア ,  応用 ,  ユーザインタラクション ,  スマートデバイス