手首装着型小型カメラによるジェスチャー認識技術を開発

東京工業大学 情報理工学院 情報工学系の小池英樹教授、Erwin Wuさん(博士課程２年)らの研究グループは、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^[用語1]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、国際会議「The 33rd Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST 2020)」で10月23日（現地時間）に発表される。

用語説明

[用語1] 深層学習ネットワーク : 人間の神経細胞の仕組みをモデルとしたニューラルネットワークを多層化した機械学習システム。

詳しくは、下記東工大ニュースをご覧ください。

• 手首装着型小型カメラによるジェスチャー認識技術を開発｜東工大ニュース