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インタラクション2013・参加ノート2日目・第1セッション

インタラクション2013・1日目第2セッションの参加ノートです.
 
インタラクション2013公式HP
 
一般講演発表3(3月1日(金)午前)
座長:五十嵐 健夫(東大)
 
(8) アクティブ音響センシングを用いた把持状態認識
大野 誠,志築 文太郎,田中 二郎(筑波大)
 
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物体表面の音の伝わり方を特徴量とした機械学習により
把持状態を認識
 
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スイープ信号を生成:低周波から高周波に変化させる信号
実際には非可聴域の信号
 
信号→フーリエ変換→SVM
特徴ベクトルは周波数スペクトル(500次元程度)
SVM RBF カーネル
 
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携帯端末の把持に適用
プラスティックケースに適用
 
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端末を握る力も認識することができる.
これにより片手操作でズームをしたりすることができる.
 
評価実験
7種類の把持姿勢:90-95%
3段階の把持力
 
多人数の学習データを使うとかなり精度は低下する
 
(土方感想)物体把持の検出に,アクティブ音響センシングを使うというアイディアが面白い点と,機会学習の新たな適用先としても非常に面白いと思います.
 
 
(9) トレース・セレクト
前田 篤彦,小林 稔(NTT)
 
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テレビ上に表示された情報(ターゲット)を選択したい
タッチパッドリモコン(利点は可変速のスクロールができる)
 
タッチパッドリモコンでの選択をもっと容易にする
 
文字の特徴的なところだけ強調表示していて,
それをタッチパッドでジェスチャーするだけで選択できる.
この強調表示のパターンは,他とかぶらないようにする.
 
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一つの文字に複数のジェスチャー候補を挙げる
ターゲットが複数出現しても柔軟に付与
 
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アルゴリズム
1.付与できるジェスチャーが少ない順にソート
2.ジェスチャーを選択したら,その他の文字のジェスチャー候補から削除
 
現在は,英字のみ
一度に対応できるターゲット数は36個程度
 
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(土方感想)文字全体のジェスチャーでなく,文字の部分にジェスチャーを割り当てている点,それを重複なく割り当てられる点がすばらしいと思います.
 
 
(10) Drag&Flick: タッチスクリーンを用いた視覚障がい者向け文字入力方式
青木 良輔,橋本 遼,瀬古 俊一,片岡 泰之,井原 雅行,渡辺 昌洋,小林 透(NTT)
 
指の移動方向で子音と母音を決定する入力方式
 
まず子音を決定してから母音を決定する
基本的には方向の切り替えで子音の決定を検出
 
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子音は入力前にタップしなければ「あ」~「な」
タップすれば「は」~「わ」
 
隙間のある/なしも検証
 
実装:iPad zTouch HTML5, JavaScript
 
指の移動距離は被験者によって異なる.そのため移動方向の切替点検出は有効
 
隙間を通過した回数.後半の方が高くなる傾向がある.
慣れてくると大雑把な動きになる.
 
入力エラー:前半・後半であまり違いはない
 
入力速度:後半になるにつれて,慣れてきて短くなる
 
 
(11) 記憶の石: マルチタッチを用いた複数計算機間情報移動
池松 香,椎尾 一郎(お茶の水女子大)
 
端末間のデータの移動
マルチタッチを利用して複数コンピュータ間でのデータ移動を実現
画面上のオブジェクトをつまむようにして,端末間でデータを転送
 
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指の間の距離も測っているのかな?同一オブジェクトの選択も考慮しているよう.
 
位置情報によるフィルタリング
指の形を無理なく保てる時間として5秒
指先配置情報の比較
 
指先配置に3本でタッチしたとして,その点を記憶,それで辺情報をとって,それが送信先の端末でも同じような点配置になっているかどうかを判定
 
視覚効果(石の画像)も検証
 
Soulder Surfing (手の形をまねして,データを盗み取り)についての項かも検証
Soulder Surfingの成功率は4%.しかもそうとう近くに寄らないと指の大きさを真似られないので,大丈夫そう.
 
(土方感想)Soulder Surfingについても評価を行っているのが良いと思います.石の形を提示することによる実験結果についても,面白いと思います.
 

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