Abstract
本研究では導電繊維を編み込んだ紐および両手の指に取り付けた電極を用いることにより，あやとり技を認識するシステムを示す．本システムでは，両手の10本の指に装着した電極を用いて各電極間の電位差を測定し，得られた測定値から機械学習を用いてあやとり技を認識する．あやとりは技によって紐の絡まり方および紐同士の接触点が異なるため，技ごとに電極間を流れる電流の経路が異なると考えられる．そのため，あやとり技ごとの電極間の電位差の違いを認識することによって，あやとり技を認識することができると考えた．実験にて，3種類の連続技のそれぞれの変形工程を認識したところ，連続技1のF値が0.91，連続技2のF値が0.98および連続技3のF値が0.82という精度で認識できた．
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Book Title
WISS2024
Volume
86
Number
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Pages
1-8
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永山 晃誠, 崔 明根, 武山 侑輝, 赤田 真由, 高田 崚介, 志築 文太郎, E-String Figures: 導電繊維編み込み紐を用いたあやとり技認識システム, WISS2024, 86巻, 号, 6 pages