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J-GLOBAL ID：202202273045849671   整理番号：22A1102038

足首感覚:足関節上の光反射センサを用いた足姿勢予測【JST・京大機械翻訳】

AnkleSens: Foot Posture Prediction Using Photo Reflective Sensors on Ankle

著者 (5件)： Kikui Kosuke (Graduate School of Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan) ,  Masai Katsutoshi (Graduate School of Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan) ,  Sasaki Tomoya (Department of Advanced Interdisciplinary Studies, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Inami Masahiko (Department of Advanced Interdisciplinary Studies, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Sugimoto Maki (Graduate School of Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 33111-33122  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 足ジェスチャの認識は,日常生活における機器や機械への微妙な入力に有用であるが,システムにとっては,ユーザが様々な姿勢を想定し,異なる空間で作業することを可能にしなければならない。Cameraベースおよび圧力ベースシステムは,これらの分野で限界がある。本論文では,光反射センサを用いて様々な足姿勢を推定する新しい足関節-胴足センシング装置であるAnkleSensを紹介した。本装置は足と床の間に設置されないので,足の姿勢を空気に浮き込むとしても,足の姿勢を予測することができる。著者らは,足首の上の脚の周りに包むことができる16のセンサーを有するバンドプロトタイプを開発した。提案した方法の性能を評価するために,予備クラスとして8つの足姿勢と4つの足状態を使用した。予備クラスによる試験データセットを評価した後,8つの足姿勢を5つに統合した。最後に,4つの足状態の5つの姿勢でデータセットを分類した。得られた20クラスでは,提案手法による平均分類精度は,ユーザ依存訓練で79.57%であった。本研究は,日常生活における新しい微妙な入力方法として足姿勢センシングの可能性を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出 ,  データ ,  *足 ,  検出器 ,  *足首 ,  センサ ,  *姿勢 ,  *足関節 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 身振り ,  分類精度 ,  試験データ ,  床の間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 足首 ,  感覚 ,  足関節 ,  光反射 ,  足 ,  姿勢 ,  予測