| 研究課題/領域番号 |
18K13041
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分08030:家政学および生活科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 長野工業高等専門学校 |
|---|
研究代表者 |
召田 優子 長野工業高等専門学校, 情報エレクトロニクス系, 准教授 (20757893)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | 仮想立体裁断 / 手指動作 / 布モデル操作 / モーションキャプチャ / 動作解析 / 衣服シミュレーション / ヒューマンインターフェース / 被服設計・生産 |
|---|
| 研究成果の概要 |
実際に立体裁断をしている際の一連の動作（つまむ，放す，固定する等）に着目し，その動作データを取得した．取得したデータを人工知能に入力し，どのような特徴量の場合，人工知能の精度が高くなるか検証した．結果，一瞬の手指の形の情報も重要であるが，時間的な移り変わりも各動作の特徴を表す重要な要因であることが示唆された．手指の曲げデータは手指の三次元座標データと同等程度の特徴となり得る可能性がある．実際に布を扱っている際のデータで学習を行った場合複雑な動作も入ってしまい，判別精度は低くなってしまったため，今回使用した特徴量以外の特徴量も検討する必要がある．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
曲げ率のデータのみでもつまむ，放す，固定するといった動作を高い精度で判別することができたことから，指間の広がりや手の位置情報だけが動作の特徴を有しているわけではないことが示唆された．三次元座標データの次元に比べ曲げ率データの次元の方が大幅に少ないため，曲げ率データをさらに詳しく解析することで少ない特徴量で各動作を表せる可能性がある．
この結果は実際の手指の動作を用いた直観的な布モデル操作の実現に繋がり，最終的には着付けや衣服づくりのオンライン教材やリハビリなどにも応用できる技術の発展に貢献できるものであると考えられえる．
|
