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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．
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