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動画:1ドルで作れるジェスチャ認識用グローブ

Haruka Ueda
2010年5月24日, 午後04:45 in Csail
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グローブを装着して人のジェスチャを認識、バーチャルリアリティーの世界を操作するというのは、はるか昔から存在する研究テーマです。そして残念ながら、いまもグローブ型インタフェースが一般に普及しているとはいえません。この状況に変化を与えようと、歴史あるテーマに新しいアプローチで挑んだのは、MITのCSAIL(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)に所属する学生 Robert Wangさんと、Jovan Popović准教授。10色のポリウレタン生地を20枚縫い合わせたカラフルなグローブを用い、一般的なウェブカメラで撮影することで、手のひら全体を高精度に認識します。

このアプローチの強みは、ご想像どおり、グローブをわずか1ドルと低コストで作成できる点です。もっと様々な色を細かく組み合わせれば認識できるジェスチャーの種類が増えそうですが、そうすると今度はカメラ側で色・場所の誤認識が増えるというのがむずかしいところ。配色もランダムではなく、たとえば手の表裏を正しく認識するため、手の平の指先に利用している色は手の甲では中心部に利用するなど、工夫が凝らされています。

ここまでだと家庭でもひとつ作れそうな雰囲気ですが、難しくなってくるのはここから。本アプローチではジェスチャ認識のため、ウェブカメラで撮影された画像を40x40ピクセルまで解像度を落とし、その画像パターンをあらかじめ用意したパターンデータベースとマッチさせるという流れをとっています。数百メガバイトのパターンデータベースを構築し、さまざま環境下で高速かつ高精度にマッチングさせることが求められますが、開発当初は照明の強い場所などではうまく動作しなかったそう。ただしメモリがどんどん大容量化・高速化しているため、このハードルは下がりつつあります。

さて、この研究が生かせる一番の分野は? こたえはもちろんビデオゲーム。さらにWangさんは、同じアプローチを衣服へ応用し、全身でジェスチャ認識ができるようにするというアイデアも抱いています。次世代ゲーム機にカラフルな衣装やグローブが同梱されたら彼のしわざ。続きには動画を掲載しています。

Switched

追記:
Wangsさんのページに動画がたくさんありました。APIもまもなく公開予定とのこと。



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