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J-GLOBAL ID:202102252586409138   整理番号:21A1333991

GANを用いた振動触覚信号生成

Vibrotactile Signal Generation with GAN
著者 (3件):
資料名:
巻: 26th (CD-ROM)  ページ: ROMBUNNO.AIS1/INP2-3  発行年: 2019年11月26日 
JST資料番号: U2298A  ISSN: 1883-2490  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 短報  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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・未知の振動触覚信号をすでに記録された信号から生成するための,GAN(敵対的生成ネットワーク)を用いたモデルを提案。
・本研究の目的は,触覚ディスプレイのコンテンツ開発のために,実際のテクスチャから膨大なデータを収集する替わりに既知のデータから代替データを生成すること。
・本研究では,音声合成のためのGANモデルであるWaveGANに基づくモデルを使用し,生成実験の結果から,提案モデルによるデータ生成の可能性を確認。
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分類 (1件):
分類
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人間機械系 
引用文献 (14件):
  • Youngjun Cho, Andrea Bianchi, Nicolai Marquardt and Nadia Bianchi-Berthouze. RealPen: Providing Realism in Handwriting Tasks on Touch Surfaces Using Auditory-Tactile Feedback, In Proceedings of the 29th Annual Symposium on User Interface Software and Technology, pp. 195-205. ACM, 2016.
  • Satoshi Saga and Koichiro Deguchi. Lateral-force-based 2.5-dimensional tactile display for touch screen, In Proceedings of Haptics Symposium 2012, pp. 15-22. IEEE, 2012.
  • Arsen Abdulali and Seokhee Jeon. Data-Driven Modeling of Anisotropic Haptic Textures: Data Segmentation and Interpolation. In Haptics: Perception, Devices, Control, and Applications: 10th International Conference, pp. 228-239. Springer, 2016.
  • Matti Strese, Yannik Boeck, and Eckehard Steinbach. Content-based Surface Material Retrieval. In Proceedings of 2017 IEEE World Haptics Conference (WHC), pp. 352-357. IEEE, 2017.
  • Yusuke Ujitoko and Yuki Ban. Vibrotactile signal generation from texture images or attributes using generative adversarial network. In International Conference on Human Haptic Sensing and Touch Enabled Computer Applications, pp. 25-36. Springer, 2018.
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タイトルに関連する用語 (2件):
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