IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-DPS-159 No.15 Vol.2014-MBL-71 No /5/15 1,a) 2,b) 1,3,c) 1,d) 1. iphone Android Wii PS3 3D a) izuta.r

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みちしげしどり
4 years ago
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1 1,a) 2,b) 1,3,c) 1,d) 1. iphone Android Wii PS3 3D a) izuta.r@stu.kobe-u.ac.jp b) murao@cs.ritsumei.ac.jp c) tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp d) tuka@kobe-u.ac.jp [1] YOUPLAY Vol DJ DJ [2] c 2014 Information Processing Society of Japan 1

Liu Nokia 8 1 3 [3] Agrawal [4] 83% Toss-It [5] Personal Digital Assistant (PDA) Amma 2.

2 Liu Nokia [3] Agrawal [4] 83% Toss-It [5] Personal Digital Assistant (PDA) Amma 2.2 ( ) ( ) Airstic Drum [7] BGM [8] BGM 2 Y(t) Input data Distance calculation Calculate distance between Y(t) and training data X1 Calculate distance between Y(t) and training data XN Increment time: t = t+1 1 Find best matching training data Xa and runner-up training data Xb D( Xa, Y ( t)) α D ( Xb, Y ( t) ) False Relative score calculation True Output label of Xa [9] c 2014 Information Processing Society of Japan 2

3 ( ) ( ) Dynamic Time Warping (DTW)[10] DTW DTW DTW DTW t t t ε t + ε ε X = (x 1,, x m ) t Y (t) = (y 1,, y t ) m t d(x i, y j ) = (x i y j ) 2 X Y (t) F = (f 1,, f k ) 3 w 1 = (1, 1), w k = (t + ε, t) w k = (a, b), w k 1 = (a, b ) a a 1 b b 1 w k = (a, b), w k 1 = (a, b ) a a 0 b b 0 Initialization: Input data Y(t) Y(n) Y(1) f(0, 0) = 0 X(1) 2 ε fmin f(t,t) X(t) Training data (full scale) f(i, 0) = for i = 1,, t + ε f(0, j) = for j = 1,, t Do for i = 1, 2,, t + ε Do for j = 1, 2,, t Output: ε X(m) f (i 1, j 1) f (i, j) = d (x i, y j ) + min f (i 1, j) f (i, j 1) Return D(X, Y (t)) = f (t ε, t) /(t ε + t) f (t ε + 1, t) /(t ε t) min. f (t + ε 1, t) /(t + ε 1 + t) f (t + ε, t) /(t + ε + t) (1) (2) 2 f f(t ε, t) f(t + ε, t) t t ε t + ε D(X, Y (t)) = f(t 1, t) t X Y (t) t ε i t + ε g1 2 g2 D(X g1, Y (t)) D(X g2, Y (t)) X g1 Y (t) X g2 Y (t) 2 c 2014 Information Processing Society of Japan 3

4 3.3 D(X g1, Y (t)) D(X g2, Y (t)) t D(X g1, Y (t)) 2 D(X g2, Y (t)) D(X g1, Y (t)) D(X g2, Y (t)) < α (3) (3) α (0 < α 1) 2 (3) Y (t + 1) (0.2 ) X = {5, 12, 6, 10, 6, 5, 18, 20, 10, 7} Y (t) = {11, 6, 9, 4, 2, } t = f(i, j) Y (1) = 11 1 ε = 1 f(1, 1) f(2, 1) f(1, 1) = 6 t = 1 X Y (t) Y (2) = {11, 6} 2 f(1, 2) f(2, 2) f(3, 2) f(3, 2) = 7 t = 2 f(1, 2) = f(3, 2) Input data Training data α α t t WAA-006[11] 50Hz PC (dynabook, RX3 TM240E/3HD) Bluetooth PC c 2014 Information Processing Society of Japan 4

5 4 Accuracy α=1.00 α=0.50 α=0.00 α=0.25 Comparison method Proposed method Remaining time to end of gesture [msec] α ε YOUPLAY YOUPLAY Vol. 1 [12] 2 YOUPLAY YOUPLAY 6 LED, Vol YOUPLAY Vol.1 7 Arduino Fio XBee PC PC 8 Arduino Fio PC XBee ZigBee Arduino Fio SRAM Microchip Technology SRAM ( 9(a)) ( 9(b)) 2 c 2014 Information Processing Society of Japan 5

床に投影されたねずみを追いかける場面では床に向かって網を上から振り下ろす動作が多く見受けられたこの時

提案するアルゴリズムは有効であると考えられるまた網を持った手を大きく振りながら追いかける演者の場合 Serial SRAM

追いかけている最中に効果音の誤出力が目立ったこの原因として今回は 2 種類の振りを認識したが網の動きを検出した場合

入力データと教師データとの距離が大きい場合は効果音を音声が出力されないようにしたキャラクタ紹介の場面で

誤出力を削減できると考えられる目が集まる演出をしたキャラクタ紹介の場面では網を振り効果音が発生する 5.

ていることを認識させることができたと考えられるしかける早期認識手法を紹介しその応用として観客参加型演し

6 情報処理学会研究報告図 5 YOUPLAY VOL.1 のキャラクタ Speaker Signal Recognition result PC Player 図 8 図 6 システム構成 YOUPLAY VOL.1 の様子紹介が終了した時点で効果音の出力をオフにした Lithium ion battery 床に投影されたねずみを追いかける場面では床に向かって網を上から振り下ろす動作が多く見受けられたこの時振り下ろす途中で風を切る効果音が出力されており XBee 動作と効果音のずれによる違和感が解消されていたことから提案するアルゴリズムは有効であると考えられるまた網を持った手を大きく振りながら追いかける演者の場合 Serial SRAM Chip Arduino Fio Accelerometer 図 7 センサの位置追いかけている最中に効果音の誤出力が目立ったこの原因として今回は 2 種類の振りを認識したが網の動きを検出した場合必ずどちらかの認識結果を出力するようにしていたため誤出力してしまったと考えられる従って入力データと教師データとの距離が大きい場合は効果音を音声が出力されないようにしたキャラクタ紹介の場面で出力しないことによって正しい振り以外の動作に対するは虫取り網を使って虫を捕まえる演技をさせるなど網に注誤出力を削減できると考えられる目が集まる演出をしたキャラクタ紹介の場面では網を振り効果音が発生する 5. まとめと演者らが驚きを示したことから演者に振りと音が連動し本研究では加速度センサを用いたジェスチャ認識におていることを認識させることができたと考えられるしかける早期認識手法を紹介しその応用として観客参加型演し他のキャラクタの紹介の時に網を持ったまま拍手をす劇における舞台アイテムへの応用例を示した提案手法でると誤って効果音が流れてしまい紹介の邪魔になったは早期かつ適切なタイミングで認識するために入力デーこのように予期せぬ場面で効果音が流れてしまうことがタと教師データの距離を逐次的に計算し最も近い距離とあったためそれ以降の公演では網を持ったキャラクタの 2 番目に近い距離を相対的に判断することで確度の高い認 c 2014 Information Processing Society of Japan 6

(a) Rat (b) 9 YOUPLAY [1],,, :, DICOMO2013, Vol. 2013, No. 1, pp.655 662 (July 2013). [2] Tomibayashi, Y., Takegawa, Y., Terada, T., and Tsukamoto, M.

, Zhong, L., Wickramasuriya, J., and Vasudevan, V.: uwave: Accelerometer-based Personalized Gesture Recognition and its Applications, Proc.

7 (a) Rat (b) 9 YOUPLAY [1],,, :, DICOMO2013, Vol. 2013, No. 1, pp (July 2013). [2] Tomibayashi, Y., Takegawa, Y., Terada, T., and Tsukamoto, M.: Wearable DJ System: a New Motion- Controlled DJ System, Proc. The International Conference on Advance in Computer Entertainment Tecnology (ACE 2009), pp (Oct. 2009). [3] Liu, J., Wang, Z., Zhong, L., Wickramasuriya, J., and Vasudevan, V.: uwave: Accelerometer-based Personalized Gesture Recognition and its Applications, Proc. IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication (PerCom 2009), pp. 1 9 (Mar. 2009). [4] Agrawal, S., Constandache, I., Gaonkar, S., Choudhury, R., Caves, K., and Deruyter, F.: Using Mobile Phones to Write in Air, Proc. The International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services (Mobisys 2011), pp (Jun. 2011). [5] Yatani, K., Tamura, K., Hiroki, K., Sugimoto, M., and Hashizume, H.: Toss-it: Intuitive Information Transfer Techniques for Mobile Devices, Proc. The International Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2005), pp (Apr. 2005). [6] Amma, C., Georgi, M., and Schultz, T.: Hands-Free Mobile Text Input by Spotting and Continuous Recognition of 3d-Space, Proc. The International Symposium on Wearable Computers (ISWC2012), pp (Nov. 2012). [7] Kanke, H., Takegawa, Y., Terada, T., and Tsukamoto, M.: Airstic Drum: a Drumstick for Integration of Real and Virtual Drums, Proc. The International Conference on Advance in Computer Entertainment Technology (ACE2012), pp (Nov. 2012). [8] Fujimoto, M., Fujita, N., Takegawa, Y., Terada, T., and Tsukamoto, M.: A Motion Recognition Method for a Wearable Dancing Musical Instrument, Proc. The International Symposium on Wearable Computers (ISWC 2009), pp (Oct. 2009). [9] Murao, K., Terada, T., Yano, A., and Matsukura, R.: Evaluation Study on Sensor Placement and Gesture Selection for Mobile Devices, Proc. The International Conference on Mobile and Ubiquitous Multimedia (MUM 2012), No. 7 (Dec. 2012). [10] Myers, C. and Rabiner, L.: A Comparative Study of Several Dynamic Time Warping Algorithms for Connected Word Recognition, The Bell System Technical Journal, Vol. 60, pp (Sep. 1981). [11] Wireless Technologies, Inc., available from [12] YOUPLAY Vol. 1, available from c 2014 Information Processing Society of Japan 7

(EC2014) YOUPLAY 1,a) 2,3 1 1,4,b) 1 YOUPLAY YOUPLAY YOUPLAY YOUPLAY Vol.0 (03/20 24, 2013) YOUPLAY Vol.1 (11/16 24, 2013) 2 HEP HALL

(EC2014) YOUPLAY 1,a) 2,3 1 1,4,b) 1 YOUPLAY YOUPLAY YOUPLAY YOUPLAY Vol.0 (03/20 24, 2013) YOUPLAY Vol.1 (11/16 24, 2013) 2 HEP HALL (EC2014) 2014 9 YOUPLAY 1,a) 2,3 1 1,4,b) 1 YOUPLAY YOUPLAY YOUPLAY YOUPLAY Vol.0 (03/20 24, 2013) YOUPLAY Vol.1 (11/16 24, 2013) 2 HEP HALL 40 1. 1 2 3 sunday 4 a) isoyama@stu.kobe-u.ac.jp b) tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp