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J-GLOBAL ID：201702250452907451   整理番号：17A1026086

動的時間伸縮としきい値最適化による頭部ジェスチャの認識【Powered by NICT】

Head gesture recognition via dynamic time warping and threshold optimization

著者 (2件)： Mavus Ubeyde (Istanbul Technical University, Istanbul, Turkey) ,  Sezer Volkan (Istanbul Technical University, Istanbul, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CogSIMA  ページ： 1-7  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： ジェスチャ認識は産業における新興分野の一つであり,学界におけるホットな研究トピックである。日常生活における所有者を支援するためのスマートデバイスで一般的に使用される。しかしそれはどんな種類のプロセスを容易にするためにも重要である,を含んでいる。頚部以下の身体障害者のための生活の質を改善することを試み,支援自律powerchairを開発した。椅子との相互作用を容易にするために,著者らはIMU(慣性計測装置)センサを用いた頭部ジェスチャ認識システムを提案した。本研究はそのような実現の可能性を調べた。いくつかのアプローチは,ジェスチャ認識のために開発した。精度,感度及び迅速計算を種々の手法で考慮されている重要な項目の一つである。本研究では,二つの時系列間の類似性を計算するために,動的時間ワーピング(DTW)アルゴリズムを用いた。DTW計算後,意思決定問題を最適化し,最適しきい値を計算する新しいアプローチを提案した。しきい値最適化のための二種類の単純な幾何学的形状を提案し,比較した。これらの簡単な3D物体でも,85.68%の成功率を達成した。これはジェスチャの10回反復の8以上が成功裏に認識されていることを意味している。結果は将来の研究に有望である。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： 相互作用 ,  アルゴリズム ,  身体障害者 ,  センサ ,  意思決定 ,  クオリティオブライフ ,  *最適化 ,  高速計算 ,  三次元 ,  類似性
準シソーラス用語： 成功率 ,  スマートデバイス ,  ジェスチャー認識 ,  *身振り ,  *動的時間伸縮 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体代行装置  (EL04000N) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動的時間伸縮 ,  しきい値 ,  最適化 ,  頭部 ,  ジェスチャ