講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-03-02 13:50
畳み込みニューラルネットワークを用いた時系列センサデータ解析による触感認識 ○折居英章・辻 聡史・江田孝治・小浜輝彦(福岡大) SIS2016-47 |
抄録 |
(和) |
「モノ」の触感は対象物の質感や印象を決定する重要な要素である.そのため,衣服や車の内装など使用時に人間と接する製品を設計する際には,触感のデザインも必要となる.しかしながら,人間が感じる「触感」は物の材質,表面形状,温度などの周辺環境に依存して決定されるためそれを計測して数値化することは難しい.本論文では,圧力センサと6軸のモーションセンサを用いた簡易な構成のシステムによる触感認識を行う.センサデータの時系列性を考慮して畳み込みニューラルネットワークで学習・認識を行うことで,触感認識に有効な特徴抽出と認識が可能となる.実験では,触感の異なる複数の物体に対して提案システムを適用し,有効性を確認した. |
(英) |
Tactile texture is an important factor to determine to impression of an object. In this paper, we propose a novel recognition method for tactile texture using convolutional neural networks. The proposed system is composed of a pressure sensor and 6-axis acceleration sensor. Thus, the system configuration is simple, and it is possible to construct the system inexpensively. In the experiment, we apply the proposed method to the test objects have various tactile textures. The results showed the effectiveness of proposed method. |
キーワード |
(和) |
触感認識 / 圧力センサ / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
(英) |
tactile texture recognition / pressure sensor / convolutional neural network / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 482, SIS2016-47, pp. 31-34, 2017年3月. |
資料番号 |
SIS2016-47 |
発行日 |
2017-02-23 (SIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
SIS2016-47 |