Gesture Recognition Considering Motion Variation Using Signal Dependent Noise
筋の信号強度依存ノイズによる運動のばらつきを考慮したジェスチャ識別

石橋侑也（2020年3月博士前期課程修了）

本論文では，加速度を用いたジェスチャ識別において，筋生理学の知見に基づく筋の信号強度依存ノイズモデルを利用することでジェスチャ動作のばらつきをあらかじめ予測し，そのばらつきをジェスチャ識別システムに組み込むことで，ばらつきの影響を軽減させるシステムを構築した．動作のばらつきはジェスチャを区間に分割し，ばらつきの大きさに応じて区間ごとの信頼度を決定することでシステムに適用した．構築したシステムを用いてジェスチャ識別実験を行った結果，ジェスチャを分割せず，ばらつきを考慮しない識別方法と比較し，最大で約17%の識別率の増加を確認した．