講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-08-02 10:00
障がい者マンマシンインターフェースのための頬の外観状態認識 ○村林 昇・吉田健一(筑波大) HIP2018-38 |
抄録 |
(和) |
様々な身体障がい者に向けたマンマシンインターフェースの研究は重要である.頭部や目動作,口の動きなどはそのようなインターフェースの主要な情報になっている.首から下の身体が動かせない障がい者に対しては,自分で動かすことのできる身体情報をいかに有効に利用するかは重要なことである.本研究では頬の動き情報を利用することを提案する.マンマシンインターフェースは,様々な障がい者の障がいの程度に応じた技術を提供する必要があり,障がい者から取得できる身体情報を有効に利用することが重要である.身体障がい者の障がいの程度は様々であり,様々なマンマシンインターフェースを準備しておくことが望ましい.以上のような背景から,本研究では,身体障がい者マンマシンインターフェースのためのWebカメラを用いた頬の状態認識を提案する.実験の結果,2層convolutinal deep learningの処理で,97%の精度で頬状態の変化を認識することができた.さらに,画像サイズ,deep learningのネットワーク構造による認識性能についても報告する. |
(英) |
Computer interface for severely limb-disabled person is an important issue to investigate. Head, eye and mouse tracking is a main source of information for such interface. Since limb-disabled person cannot use under the neck, how to enrich information available is important. This paper tries to use mouse, more precisely cheek, information. Computer interfaces need to be developed according to their degrees of disability and must use the body part which they can move effectively. There are many handicapped persons whose degrees of disability are different. It is desirable that various computer interfaces being prepared. Such interfaces must use various body parts to cope with various handicaps. From above viewpoints, this paper proposes the use of the cheek visual appearance changes using web camera. The experimental results with two layer convolutional deep learning processing show that the average recognition accuracy is 97%. In addition, the effects of the image size and deep learning network structure for the recognition performance are reported in this paper. |
キーワード |
(和) |
頬 / 外観変化 / 深層学習 / 画像認識 / ヒューマンマシンインターフェース / / / |
(英) |
cheek / visual appearance change / deep learning / face recognition / human machine interface / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 171, HIP2018-38, pp. 1-4, 2018年8月. |
資料番号 |
HIP2018-38 |
発行日 |
2018-07-26 (HIP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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HIP2018-38 |