ポイント
- 手首装着型小型カメラ１台のみで実現可能な、手指ジェスチャー認識技術の開発に成功。
- 深層学習で３次元手指姿勢を推定し、高い認識精度を実現。
- 小型カメラ搭載スマートウォッチを使用した、スマホ操作や手話認識などへの応用を期待。
東京工業大学 情報理工学院 情報工学系の小池 英樹 教授の研究グループは、手首装着型小型カメラで撮影した手の甲のカラー画像を深層学習ネットワークで学習することで、手指のジェスチャーを認識する技術を開発した。
従来の手指認識は、固定したカメラで撮影するか、手袋型デバイスを使用する必要があり、前者は手指の稼働範囲が制限され、後者は手袋着用の手間があった。本成果によって、認識範囲の制限がなくなり、例えば、手指のジェスチャーだけでスマートフォンのアプリケーションを起動する、音量を変える、といった操作ができるようになる。具体的な使用デバイスとしては、小型カメラ搭載のスマートウォッチなどを想定している。
今回の成果は、東京工業大学の他、米国カーネギーメロン大学 ロボティクスインスティテュートのＫｒｉｓ Ｍ． Ｋｉｔａｎｉ 教授、オーストラリアＮｅｗ Ｓｏｕｔｈ Ｗａｌｅｓ大学のＡａｒｏｎ Ｑｕｉｇｌｅｙ 教授らとの共同研究によるもので、２０２０年１０月２３日（米国時間）に国際会議「Ｔｈｅ ３３ｒｄ Ａｎｎｕａｌ ＡＣＭ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＵＩＳＴ２０２０）」で発表される。
本研究成果は、以下の事業・研究領域・研究課題によって得られた。
科学技術振興機構（ＪＳＴ） 戦略的創造研究推進事業 チーム型研究（ＣＲＥＳＴ）
| 研究領域 | 人間と情報環境の共生インタラクション基盤技術の創出と展開 （研究総括：間瀬 健二（名古屋大学 大学院情報学研究科 教授）） |
|---|---|
| 研究課題名 | 技能獲得メカニズムの原理解明および獲得支援システムへの展開 |
| 研究代表者 | 小池 英樹（東京工業大学 情報理工学院 教授） |
| 研究期間 | 平成２９年１０月～令和５年３月 |
＜プレスリリース資料＞
- 本文 ＰＤＦ（５２１ＫＢ）
＜論文タイトル＞
- “Back-Hand-Pose: 3D Hand Pose Estimation for a Wrist-worn Camera via Dorsum Deformation Network”
＜お問い合わせ先＞
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＜研究に関すること＞
小池 英樹（コイケ ヒデキ）
東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 教授
Tel：03-5734-3526 Fax：03-5734-3526
E-mail：koike
c.titech.ac.jp
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＜ＪＳＴ事業に関すること＞
舘澤 博子（タテサワ ヒロコ）
科学技術振興機構 戦略研究推進部 ＩＣＴグループ
Tel：03-3512-3526 Fax：03-3222-2064
E-mail：crestjst.go.jp -
＜報道担当＞
東京工業大学 総務部 広報課
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E-mail：mediajim.titech.ac.jp科学技術振興機構 広報課
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