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J-GLOBAL ID：201802267271984022   整理番号：18A0408560

逆伝搬ニューラルネットワークを用いたカーレーシングゲームのためのジェスチャ駆動人工現実感の実現【Powered by NICT】

Implementation of gesture driven virtual reality for car racing game using back propagation neural network

著者 (5件)： Saha Sriparna (Department of Computer Science and Engineering, Maulana Abul Kalam Azad University of Technology, West Bengal, India) ,  Lahiri Rimita (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Konar Amit (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Ralescu Anca L. (Department of Computer Science EECS Department, University of Cincinnati, USA) ,  Nagar Atulya K. (Mathematics and Computer Science Department, Liverpool Hope University, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SSCI  ページ： 1-8  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： は最も適切な相互作用様式として選択し,ユーザに優しいゲーム環境を確保するためのコンピュータゲーム機器ジェスチャ追跡のための知的人間-計算機コミュニケーションインタフェイス開発を検討した。エンティティ位置の完全捕獲では,両方の距離と角度ベースの特徴を考察した。逆伝搬神経回路網のフィードフォワードアーキテクチャ後量を導出するために適用した勾配降下学習。システムは,独立した結果を不偏課題を提供するような方法で定式化した。Forzaモータスポーツ4ゲームのためのジェスチャ駆動コンソールを設計し,その性能を競争者ニューラルネットワークと比較した。Copyright 2018 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： 捕獲 ,  計算機械 ,  *ニューラルネットワーク ,  *ゲーム ,  学習 ,  神経回路網 ,  定式化 ,  *バーチャルリアリティ ,  コンソール
準シソーラス用語： エンティティ ,  コンピュータゲーム ,  *身振り ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 逆伝搬ニューラルネットワーク ,  ジェスチャ ,  人工現実感