情報処理学会 インタラクション2019

加速度センサや角速度センサなどのモーションセンサを搭載したウェアラブルデバイスの普及にともない，モーションセンサから得られたデータを用いてジェスチャの認識を行う研究が活発に行われている．ジェスチャは1回きりの動作であり，運動の軌跡が重要な意味をもつため，ジェスチャ部分の波形を切り取った後，テンプレートマッチング手法を用いてジェスチャの認識を行う．しかし，ジェスチャ中の特定の動作が行われたタイミングを正確に検出する手法はこれまでに存在せず，ユーザが投球動作を行うことでゲーム上のキャラクタに投球動作を行わせることは可能であるが，ユーザのリリースポイントなどの特定の瞬間を反映させることは困難である．筆者らはこれまでに競技かるたにおける札取得の瞬間（札取得時刻）を推定する手法を提案し，札を先に取得した人を判定する札取得者判定システムを構築した．本研究では，先行研究を競技かるた以外に適用するために推定手法の改良を行い，さまざまなジェスチャ中の特定の動作の発生タイミングを検出する手法を提案する．手首に加速度・角速度センサを装着して，野球の投球，バスケットボールのフリースロー，およびダーツのスローの3種類の動作のリリースポイントを推定した．リリースポイントの推定誤差が±12[ms]以下の割合は，野球で61.9%，バスケットで87.6%，ダーツで91.1%となった．