講演情報
[2Yin-B-30]モーションキャプチャーデータを用いた個人差特徴量解析システムの開発
〇日内地 功暉1、何 宜欣1、下川原 英理2、柴⽥ 祐樹2、⼤保 武慶2、⼩林 伊智郎1 (1. 拓殖大学、2. 東京都⽴⼤学)
キーワード：
信号処理、サポートベクターマシン、ジェスチャー認識
近年、モーションキャプチャーデータは、人間の動きを詳細にデータ化できるため、フィジカルAIなどに活用が期待されている。しかしながら、モーションキャプチャーデータには取得する人により個人差が顕著に出るといった課題が存在する。社会実装が進んでいるモーションキャプチャー技術は、この課題に対して高価で大規模な装置を用いデータの平均化することで、個人差によるセンサ精度の低下を軽減しているが、個人差に対して直接的なアプローチは行なっていない。本研究では、筋電データを解析し、個人差の特徴を調査するための解析システムの開発について述べる。まず解析システムの前段階として、一連のデータの中から個人差の特徴が多く含まれると考えられる部分を絞り込むことを目的とする。そのため、実験的に取得した筋電データを用いて機械学習モデルを構築、評価し、静止状態か主要な動作を行っている最中かを客観的な指標から区別する。