WISS 2016

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Google Cardboard [3] ΍ϋίεί [4] ʹ୅ද͞ΕΔɼεϚʔτϑΥϯʢҎԼɼ‫ܞ‬ଳ୺຤ʣΛϔουϚ΢ϯτσΟεϓϨΠʢHMDʣͷσΟεϓϨΠͱͯ͠༻͍Δ͜ͱʹΑΓόʔνϟϧϦΞϦςΟʢVRʣ‫ڥ؀‬ʢҎԼɼϞόΠϧ VR ‫ڥ؀‬ʣΛ࣮‫͢ݱ‬Δ੡඼͕͋Δɽ͜ͷΑ͏ͳϞόΠϧ VR ‫Ͱڥ؀‬͸҆Ձ͔ͭखܰʹ VR ମ‫͕ݧ‬ՄೳͰ͋ΔҰํͰɼλονύωϧΛ෴͏͜ͱʹΑΓλονૢ࡞੍͕‫͞ݶ‬ΕΔͨΊɼ‫ݱ‬ঢ়Ͱ͸ίϯςϯπͷӾཡ͕ओͳ VR ΞϓϦέʔγϣϯͱͳ͓ͬͯΓɼήʔϜͷΑ͏ͳੵ‫ۃ‬తͳΠϯλϥΫγϣϯΛඞཁͱ͢ΔΞϓϦέʔγϣϯ͸࣮‫ࠔ͕ݱ‬೉
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FistPointer Λࣔ͢ʢਤ 1ʣɽFistPointer ͸ɼ‫ܞ‬ଳ୺຤ͷഎ໘ΧϝϥʹΑΓ‫ݕ‬ग़ͨ͠खͷҐஔʹԠͯ͡ը໘্ʹϙΠϯλΛදࣔ͢ΔɽϢʔβ͸ਤ 1 ʹࣔ࢟͢੎ʹͯखΛಈ͔͢͜ͱʹΑΓϙΠϯςΟϯάΛߦͬͨ‫ޙ‬ɼ਌ࢦΛ‫͛ۂ‬Δૢ࡞ʢΫϦοΫૢ࡞ʣʹΑΓλʔήοτબ୒Λߦ͏ɽఏҊख๏͸खͷ‫ݕ‬ग़ʹ‫ܞ‬ଳ୺຤ͷഎ໘ΧϝϥͷΈΛ༻͍ΔͨΊɼϞόΠϧ VR ‫ڥ؀‬޲͚ͷλʔήοτબ୒ख๏ͱͯ͠௥Ճͷ‫ثػ‬ແ͠ʹద༻ՄೳͰ͋ΓɼϞόΠϧ VR ‫ʹڥ؀‬ର͢Δ৽ͨͳೖྗख๏ͱͳΓಘΔɽࠓճɼզʑ͸ఏҊख๏ͷੑೳΛௐ΂ΔͨΊλʔήοτબ୒଎౓͓Αͼਫ਼౓ΛධՁ͢Δ࣮‫ݧ‬Λߦͬͨɽ
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ஜ೾େֶେֶӃγεςϜ৘ใ޻ֶ‫ڀݚ‬ՊίϯϐϡʔλαΠΤϯεઐ߈†ஜ೾େֶγεςϜ৘ใ‫ܥ‬∗

ਤ 1. FistPointer ͷ֓‫؍‬ɽ·ͨɼΞϓϦέʔγϣϯྫͱͯ͠ఏҊख๏Λ༻͍ͨγϡʔςΟϯάήʔϜΛ੍࡞͠࢖༻‫ײ‬ௐࠪΛߦͬͨɽຊߘͰ͸ɼ͜ΕΒʹ͍ͭͯใࠂ͢Δɽ

2ؔ࿈‫ڀݚ‬ఏҊख๏͸ɼ‫ܞ‬ଳ୺຤ͷഎ໘ΧϝϥΛ༻͍ͯϢʔβͷखͷಈ͖Λೝࣝ͢Δ͜ͱʹΑΔλʔήοτબ୒
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Lv Β [8] ͸‫ݕ‬ग़ͨ͠ࢦͷํ޲ʹΑΓಠࣗͷ GUIΛૢ࡞͢Δख๏Λࣔͨ͠ɽຊ‫ڀݚ‬͸ࢦͷํ޲Ͱ͸ͳ͘ɼखͷ 2 ࣍‫࠲ݩ‬ඪΛར༻͢Δ఺ʹ͓͍ͯҟͳΔɽ
Song Β [11] ͸ΧϝϥͰ‫ݕ‬ग़ۭͨ͠தʹ͓͚ΔखͷδΣενϟʹΑΔૢ࡞ΛఏҊͨ͠ɽ͜ͷ‫ڀݚ‬͸खͷδΣενϟΛಛఆͷಈ࡞ͷ‫ى‬ಈ͓Αͼิॿʹ༻͍͍ͯΔ͕ɼզʑͷ‫Ͱڀݚ‬͸खΛϙΠϯςΟϯάʹ༻͍Δɽ·ͨ‫ܞ‬ଳ୺຤ʹ֎෦ΧϝϥΛऔΓ෇͚Δ͜ͱʹΑΓϙΠϯςΟϯάΛՄೳͱ͢Δ‫ڀݚ‬΋ͳ͞Ε͖ͯͨɽ৽૔Β [9] ͸ϋΠεϐʔυΧϝϥͱ੺֎ઢ LED Λ༻͍ͯࢦͷ௥੻ΛߦͬͨɽWigdor Β [13] ͸ɼWebΧϝϥΛ༻͍ͯ୺຤ͷഎ໘λονΛೝࣝ͠ɼ10 ຊࢦͰͷϚϧνλονೖྗΛՄೳͱͨ͠ɽզʑͷख๏Ͱ͸ɼ‫ܞ‬ଳ୺຤ʹ಺ଂ͞ΕͨΧϝϥͷΈΛ༻͍ͯϙΠϯςΟϯάΛՄೳͱ͢ΔͨΊɼ֎෦‫ثػ‬͸ෆཁͰ͋Δɽ

2.2VR ‫͚޲ڥ؀‬ͷλʔήοτબ୒ख๏HMD ʹදࣔ͞Εͨλʔήοτͷબ୒ͳͲΛՄೳͱ͢ΔͨΊʹɼVR ޲͚ͷϙΠϯςΟϯάख๏͕ఏҊ͞Ε͖ͯͨɽྫ͑͹ɼWeb ΧϝϥΛ༻͍ͯೝࣝͨ͠खʹΑΔϙΠϯςΟϯάख๏͕͋ΔɽਿӜΒ [12]͸ɼࢦઌͰ HMD ʹදࣔ͞ΕͨԾ૝ϘλϯΛࢦʹͯλον͢Δ‫ڀݚ‬ΛߦͬͨɽՃ౻Β [5] ͸ɼखͷδΣενϟʹΑΔΫϦοΫ͓ΑͼϙΠϯςΟϯάΛ։ൃ͠ɼ
HMD ʹදࣔ͞Εͨλʔήοτબ୒ʹ͓͍ͯɼϚ΢εʹΑΔબ୒ͷ଎͞ͱൺֱ͢Δ࣮‫ݧ‬Λߦͬͨɽ
Lee Β [7] ͸ HMD ͷલ໘ʹλονύωϧΛऔΓ෇͚Δ͜ͱʹΑΓϢʔβͷλονΛೝࣝ͠ɼԾ૝ۭؒ΁ͷΠϯλϥΫγϣϯΛՄೳͱͨ͠ɽLee Βͷख๏͸Ծ૝ۭؒͷλʔήοτબ୒ʹखͷಈ͖ʹԠͯ͡Ҡಈ͢ΔϙΠϯλΛ༻͍ΔɽPetry Β [10] ͸ɼHMDͷલ໘ʹऔΓ෇͚ΒΕͨ Leap Motion ʹΑΓɼϢʔβͷ‫إ‬ͷલͰͷखͷࠨӈͷಈ͖Λऔಘ͠ɼύϊϥϚϏσΦͷૢ࡞Λߦ͍ͬͯΔɽPetry Βͷख๏͸‫ͱإ‬खͷ‫ʹ཭ڑ‬Ԡͯ͡ૢ࡞Λ੾Γସ͍͑ͯΔ͕ɼఏҊख๏Ͱ͸‫ͱإ‬खͷ‫ʹ཭ڑ‬Ԡͯ͡ϙΠϯλͷҠಈྔΛௐઅ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ΔɽҎ্ͷ‫ڀݚ‬͸ɼϢʔβͷखΛೝࣝ͢ΔͨΊʹ௥Ճͷ‫ثػ‬Λ༻͍͍ͯΔ͕ɼఏҊख๏͸୺຤ʹ಺ଂ͞ΕͨΧϝϥΛ༻͍ͯखͷೝࣝΛߦ͏ɽͦͷͨΊɼ‫ܞ‬ଳ୺຤Λ༻͍ͨϞόΠϧ VR ‫ʹڥ؀‬ରͯ͠༰қʹద༻ՄೳͰ͋Δɽ

ਤ 2. ఏҊख๏ʹ༻͍ΒΕΔखͷ࢟੎ɽaʣ௨ৗ࣌ɽbʣΫϦοΫ࣌ɽ3ఏҊख๏ɿFistPointerFistPointer ͸ɼϢʔβ͕ਤ 2a ʹࣔ࢟͢੎ʹͯखΛಈ͔͢͜ͱʹΑΓϙΠϯςΟϯάΛߦͬͨ‫ޙ‬ɼ
ਤ 2b ʹࣔ͢Α͏ʹ਌ࢦΛ‫͛ۂ‬Δૢ࡞ʢΫϦοΫૢ࡞ʣʹΑΓλʔήοτબ୒Λߦ͏ख๏Ͱ͋Δɽ୺຤ͷഎ໘Χϝϥ͔Βಘͨ RGB ը૾ʢࠓճͷ࣮૷Ͱ͸
320 × 240 ϐΫηϧʣதͷखͷҐஔʹԠͯ͡ը໘্
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3.1खͷ‫ݕ‬ग़

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3.2ϙΠϯλͷ࠲ඪͷܾఆఏҊख๏Ͱ͸ΫϦοΫૢ࡞ͷࡍʹϙΠϯλͷҐஔʹର͢ΔӨ‫ڹ‬Λ࠷খ‫ʹݶ‬཈͑ΔͨΊʹɼ਌ࢦͷಈ͖ʹӨ‫ڹ‬Λड͚ͳ͍ҐஔͰ͋Δखͷӈ্ʢਓࠩ͠ࢦͷ෇͚ࠜʹ૬౰ʣΛϙΠϯλͱͨ͠ɽ͜ͷϙΠϯλͷ࠲ඪΛ (xp , yp ) ͱ͢Δɽ֤ϑϨʔϜʹ͓͚ΔϙΠϯλ࠲ඪΛ‫ٻ‬ΊΔʹ͸ɼ
·ͣ yp Λઌʹ‫ٻ‬Ίɼ࣍ʹ yp Λ΋ͱʹ xp Λ‫ٻ‬ΊΔ

FistPointerɿϞόΠϧ VR ‫ڥ؀‬ͷͨΊͷۭதૢ࡞Λ༻͍ͨλʔήοτબ୒ख๏
実際の手の形状

手の幅 [ピクセル]
0102030405060

70

1920

3208055

i-8
i-7(xp, yp)240

i-6(xp’, yp’)

135

1080

50

i-5

70

i-4

240

10
写像

i-3i-2

ਤ 5. ΧϝϥϓϨϏϡʔͱૢ࡞ྖҬؒͷϙΠϯλͷҐஔ
ؔ܎ɽ

i-1

手の幅

iy座標

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xp = (xp − 70) × 8⎪⎩1920⎧⎪⎨0yp′ = (yp − 55) × 8⎪⎩1080ਤ 3. y ࠲ඪ i ʹ͓͚Δճ‫ؼ‬௚ઢʢ੺ઢʣɽ

Oxp閾値

320xyp

240

y1.0

2.0

3.04.05.0

6.0

回帰直線の傾きの大きさ

ਤ 4. ‫ݕ‬ग़ͨ͠खͷ‫ܗ‬ঢ়ʢࠇʣɼ෯ʢਫ৭ʣɼ͓Αͼճ‫ؼ‬௚ઢͷ܏͖ͷେ͖͞ʢ੺ʣ͜ͱͱͨ͠ɽ࠷ॳʹɼ֤ y ࠲ඪʹ͓͚Δखͷ෯Λ‫ٻ‬ΊΔɽ࣍ʹ y ࠲ඪ i ʹ͓͍ͯɼi Λ‫ؚ‬Ή௚લͷ 9 ͭ
ͷ y ࠲ඪʢyi , ..., yi−8 ʣʹ͓͚Δखͷ෯ͷճ‫ؼ‬௚ઢͷ܏͖Λ‫ٻ‬ΊΔʢਤ 3ʣɽ͜ͷճ‫ؼ‬௚ઢͷ܏͖ΛࢦઌҎ߱ͷ͢΂ͯͷ y ࠲ඪʹରͯ͠‫ٻ‬ΊΔɽճ‫ؼ‬௚ઢͷ܏͖͕ͳ͢೾‫͓ܗ‬Αͼखͱͯ͠‫ݕ‬ग़͞ΕͨըૉΛॏ৞දࣔͨ͠ਤΛਤ 4 ʹࣔ͢ɽ͜ͷਤ͔Βɼ਌ࢦͷઌ͓Αͼ਌ࢦͷ෇͚ࠜʹ͓͍ͯ܏͖͕େ͖͘ͳͬͯ
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(x′p , yp′ ) ͸ͦΕͧΕࣜ (2)ɼ(3) ʹͯද͞ΕΔʢը໘

(xp < 70)
(70 ≤ xp ≤ 310)
(xp > 310)(2)

(yp < 55)
(55 ≤ yp ≤ 190)
(yp > 190)(3)

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ܾఆ͢ΔͨΊɼΧϝϥͱखͷ‫ʹ཭ڑ‬Ԡͯ͡ϙΠϯλͷҠಈྔΛௐઅ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δͱ͍͏ಛ௃Λ࣋ͭɽ
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3.3ΫϦοΫૢ࡞ͷ൑ఆ਌ࢦ࠲ඪ͕ϙΠϯλ࠲ඪʹ͍ۙͮͨͱ͖ɼΫϦοΫૢ࡞͕ߦΘΕͨͱͨ͠ɽ·ͣɼखͱͯ͠ೝࣝ͞Εͨըૉͷ͏ͪɼ࠷΋ y ࠲ඪ͕খ͍͞ըૉ‫܈‬ͷதԝ࠲ඪΛ਌ࢦ࠲ඪ (xt , yt ) ͱ͢Δɽखͷେ͖͞ɼ͓ΑͼΧϝϥ·Ͱͷ‫཭ڑ‬ͷมԽʹରԠͰ͖ΔΑ͏ɼyp ʹ͓͚Δखͷ෯Λ਌ࢦͷߴ͞ʢyt ͔Β yp ·Ͱͷ௕͞ʣͰׂͬͨ஋Λ‫ٻ‬ΊΔɽ͜ͷ஋͕ᮢ஋ʢࠓճ͸࣮‫ݧ‬తʹ‫ٻ‬Ίͨ 1.6ʣΛ௒͑ͨͱ͖ɼΫϦοΫૢ࡞͕ߦΘΕͨͱ൑ఆ͢Δɽ4λʔήοτબ୒ੑೳධՁ

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medium(3.8 mm)

ਤ 6. ࣮‫ ͨ͠༻࢖͍͓ͯʹݧ‬HMDɽsmall(1.9 mm)

ਤ 7. ࠨɿnon-support ৚݅ɽӈɿsupport ৚݅ɽ͠ɼશһ͕ӈར͖Ͱ͋ͬͨɽεϚʔτϑΥϯͷར༻ྺ͸ฏ‫ ۉ‬75.7ϲ݄Ͱ͋ͬͨɽ·ͨɼ͢΂ͯͷඃ‫ऀݧ‬͸εϚʔτϑΥϯΛ༻͍ͨ VR ΞϓϦέʔγϣϯΛ࢖༻ͨ͜͠ͱ͕ͳ͔ͬͨɽ࣮‫ʹݧ‬͸ Android ୺຤ʢELUGA P-03Eɼ୺຤αΠζɿߴ͞ 132 mm × ෯ 65 mm × ް͞ 10.9 mmɼը໘αΠζɿ4.7 Πϯνɼղ૾౓ɿ1920 × 1080 ϐΫηϧɼOSɿAndroid 4.2.2ʣΛϋίεί λλϛ 1‫[ ؟‬4] ʹ૷ணͨ͠ HMD Λ༻͍ͨɽ͜ͷ HMD ͸खʹͯᝑମΛࢧ͑Δඞཁ͕͋ΔɽͦͷͨΊࠓճͷ࣮‫ݧ‬Ͱ͸ϚδοΫςʔϓ੡ͷόϯυ͓ΑͼεϙϯδΛ༻͍ͯ HMD Λ಄෦ʹ‫ݻ‬ఆͰ͖ΔΑ͏ʹͨ͠ʢਤ 6ʣɽ

4.2 ൺֱख๏
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4.3λʔήοτͷαΠζ৚݅λʔήοτͷେ͖͕͞λʔήοτͷબ୒଎౓͓Αͼਫ਼౓ʹ‫͢΅ٴ‬Ө‫ڹ‬Λௐࠪ͢ΔͨΊɼਤ 8 ʹࣔ͢Α͏ʹ 3 छྨͷେ͖͞ͷλʔήοτηοτΛαΠζ
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WISS2016 採録判定時のコメント
採録区分：ショート採録
判断理由：
近年盛り上がりつつある簡易 VR の課題（操作が難しい）を、追加装置を用いずに解決した点が評価されました。指先でのターゲット選択の性能評価に加え、アプリケーションの実装もきっちりと行われています．一方で、画像処理の手法自体には新規性は無く、実環境での性能限界についても述べられていない（複雑な背景からの指先の分離は可能か？）など、不足している部分もあることから、ショート採録となりました。
レビューサマリ：全体の構成：
スマートフォンを利用した HMD のための指先によるポインティング手法として，背面空間上で親指を立てた握り拳をカーソルとして利用し、指の動きによる選択を行う手法を提案しています．モバイル HMD や VR アプリ
ケーションに適用可能な、追加装置を用いないポインティングを提案・実装した点が評価されました。
改良に向けたコメント等：
・提案されている認識手法（肌色による手の抽出）はごく簡単なものであり、もう一歩の工夫が求められます．認識手法そのものの説明と評価に加えて：
・本手法を非力なスマートフォンで実装することにおける（先行事例では発生しない）問題点とその解決法
・モバイル HMD での実装で起こりうるノイズ耐性・処理速度・ユーザビリティへの言及
・スマートフォンのセンサや入力技術に関するより広範な比較と議論等を行うことで，提案手法の妥当性がより強調されると考えられます．
・性能評価の説明に関しても，多少説明の不足が指摘されていますので，査読者のコメントを参考に発表での説明を充実させることをおすすめします．

本論文に対する各査読者の詳しいコメントは以下のページを参照のこと：

http://www.wiss.org/WISS2016Proceedings/oral/03.html＊本ページは論文本体ではありません【FistPointer：モバイル VR 環境のための空中操作を用いたターゲット選択手法】