歯でジェスチャー入力 機械学習で13パターンを区別 コーネル大など「TeethTap」開発

Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 サイボーグ009が加速装置を起動するようなジェスチャーも可能になるかもしれない（加速はできないが）。 米コーネル大学、米カーネギーメロン大学、中国科学院大学による研究チームが開発した「TeethTap」は、歯の噛み具合で多様なハンズフリージェスチャー入力が行える、機械学習を用いたシステムだ。耳下のセンサーで顎の動きと歯の音を検出し、13の個別のジャスチャーを区別する。 視線を追跡し入力する方法、顔の表情を読み取り入力する方法、口パク（音声発話）を認識する入力方法など、これまでにもウェアラブルデバイス向けのハンズフリー入力は、多数報告されてきた。今回は歯を使うハンズフリーの入力アプローチだ。

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ARグラスとかに標準でついてるとだいぶ便利そうではある。

[maturi]

スパイ映画みたいな

[misshiki]

事例“「TeethTap」は、歯の噛み具合で多様なハンズフリージェスチャー入力が行える、機械学習を用いたシステムだ。耳下のセンサーで顎の動きと歯の音を検出し、13の個別のジャスチャーを区別する。”

[Seamless]

IMUとマイクを左右の耳の後ろに装着。歯を噛む場所4つ（左側,右側,前後）と噛み方4つ（シングル/ダブル/トリプルタップ,ホールド）を組み合わせた13のジェスチャーを分類。平均精度90.9％