Research

竹村研究室では,大きく2つのグループに分けて研究を行っています.学生はそれぞれ希望するグループに所属しています.

  • 眼・視覚
  • 骨・触覚

  • 角膜表面反射画像を用いた注視対象推定

corneal-imaging視線計測装置の常時装着を実現するには,小型・軽量化,キャリブレーションフリーを実現する必要がある.これを解決するため,本研究では,角膜表面に反射している画像から,注視対象を推定する技術を提案する.

これまでの成果としては,ウェラブルな計測装置を開発し,角膜表面反射画像の常時取得が可能である.連続的な展開が可能で,新しいライフログシステムとしての利用が可能である.また,ガイダンスシステムなどを主な応用として,歪みのない画像を角膜表面反射画像から生成し,物体認識アルゴリズムを用いて注視対象の推定が可能である.また,環境カメラを併用した注視点推定手法にも角膜表面反射画像を用いており,従来の視線計測手法の問題解決を行っている.

  • 自由頭部運動状況下における三次元注視点推定

本研究はコンピュータビジョン,ロボティクスの分野で研究が行われているVisual SLAMを視線計測に応用したものである.環境カメラの画像情報から自然特徴点を取得し,カメラの位置姿勢推定をリアルタイムで行う.カメラの位置を頭部位置とすると,従来は二次元情報であった注視点情報を環境情報を手掛かりに三次元注視点として推定することが可能である.これにより,注視点をワールド座標系の三次元座標として推定され,複数人の注視点軌跡の比較も可能となった.また,事前に三次元地図を作成し,空間中の注視判定領域を事前に登録する事で,注視判定を実現している.

  • アクティブ骨導音センシングを用いた関節角推定

ヒューマンインタフェースに骨導音を利用する取り組みが盛んに行われているが,従来研究は,腕や指上のタップした位置を推定するものであった.これに対して,本研究では,骨導音の新たな利用に挑戦し,アクチュエータから能動的に入力した骨導音を用いて,関節角度を推定するアクティブ骨導音センシング手法を提案した.能動的に入力した振動は,関節角度に応じて伝搬する振動の振幅が顕著に変化することが,肘・指関節等で確認され,それを用いて推定している.振動を採用しているが,人が知覚できる周波数帯を避けて入力していることから,人が不快に感じることなく推定が可能である.ユーザインタフェースやモーションキャプチャなどへの応用を目指し,現在は研究を行っている.

  • 触覚フィードバック可能なアクティブ骨導音センシング

関節角度の推定に用いる高い周波数の振動とは別に,人が近く可能な周波数帯の振動を利用することで,触覚フィードバックを可能とした.これによりインタフェースとしての活用が幅広く活用できる.

  • アクティブ骨導音センシングによる手形状推定

手首に振動アクチュエータとマイクを装着するリストバンド型センシングデバイスを開発した.これまでは,振動の振幅変化に注目して研究を進めてきたが,手形状を推定するため,特徴量を増やす必要がある.そこで,スイープ信号を手首から入力し,手形状によって変化するパワースペクトル密度を特徴量として,予め登録しておいた手形状の識別を実現した.関節角度は単関節に利用限定されていたが,手形状の推定が可能となったことで,インタフェースへの利用が期待できる.現在は7形状の識別を行った際に,87%程度の精度で識別が可能である.

  • アクティブ骨導音センシングを用いた指先接触力推定

能動的に入力した振動による指先接触力推定を実現しました.これによりどこでも指先接触力を計測することが可能です.