情報処理学会 インタラクション2020

コンピュータを生活に使用する物の管理に活用することは一般的なものとなった.一方で既存のサービスや認識手法では使用できる物やセットアップ環境に制限があり, 日常生活における様々な物やその内容量を認識して生活に活用することが難しい.そこで本研究では物に触れる際の手の動きとその周囲で発せられる音に着目し, 手で物を叩いたり振ったりした際の音響と慣性データ（加速度, 角速度）から物体やその内容量を機械学習により認識する手法を提案する.本稿では提案手法の検証を行うためにM5StickCをセンシングデバイスとして用いた検証用システムを構築した．検証用システムのソフトウェア実装にあたり, 予備実験にて分類器の性能テストを行った結果13種類の分類について94%の正解率を示した.