機械学習を用いたジェスチャー認識精度向上方法の研究

• 吉村, 拓哉

• 橋本, 剛

書誌事項

タイトル別名

• A study of improve gesture recognition accuracy using machine learning

抄録

近年, 身体の動きを認識して遊ぶゲームが増加している. 任天堂のWii やマイクロソフトのXbox向けデバイスであるKinect を用いたゲームがそれである. すでに多くのゲームが, 企業や個人によって開発されている. 例えば, 誰もがかめはめ波を撃てるようになる, "Kinect-kamehameha"と呼ばれるゲームがある. しかしそれらのゲームでは, ジェスチャーの認識精度が低いものがある. 本研究では, 機械学習を"Kinect-kamehameha"に適用し, 認識精度の向上を目指す. また, Kinect を用いるゲームにおけるSVM の有用性を示す.

In recent years, the game which recognizes a motion of the body is increasing. The game using Kinect which is a device for Xbox of Wii of Nintendo or Microsoft is it. Many games are already developed by the company and the individual. For example, there is a game called "Kinect-kamehameha". Anyone will be able to shoot Kamehameha. however, the gesture recognition accuracy is low in some games. In this research, machine learning is applied and improvement in recognition accuracy aimed.

収録刊行物

• ゲームプログラミングワークショップ2012論文集

  ゲームプログラミングワークショップ2012論文集 2012 (6), 167-170, 2012-11-09

詳細情報

• CRID: 1050292572154528128
• NII論文ID: 170000076271
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00091349/
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: conference paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • CiNii Articles