情報処理学会 インタラクション 2024
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眼鏡型デバイスにおける耳ぴく入力手法
大塚 晟1,a)高田 崚介1

概要：耳を動かす動作 (耳ぴく) が可能な人が一定割合で存在するが，現代社会では耳ぴくは活用されていない．本稿では耳ぴくをデバイスへの入力として活用できると考え，耳ぴくの検出の手法を示す．耳ぴくの検出には，耳ぴく時に眼鏡が頭部後方へ引っ張られるため眼鏡のレンズ側と顔が近くなる．これをもとに眼鏡の上部分に静電容量式タッチセンサと圧力センサを搭載して 2 つのプロトタイプを作製した．プロ
トタイプを用いて検証を行い，手法が有効であるか確かめた．耳ぴくを入力手法として用いた使用例も挙げている．既存の入力手法ではゴリラ腕症候群の問題や外的要因の影響を受けやすいのに対して，耳ぴく入力はハンズフリー，暗所，騒音環境でも使用可能，外的要因を受けにくいといった特徴を持つ．

1. はじめに耳を動かす動作 (耳ぴく) が可能な人が一定割合で存在するが，耳ぴくは活用されていない．進化の過程で耳ぴくの能力は多くの人にとって退化している．しかし，耳を動かす筋肉は健在であるため，練習によりこの能力を習得することは可能である [1][2]．

図 1: 耳ぴく検出原理

そこで，耳ぴくを眼鏡型ウェアラブルデバイスの入力として用いる手法を提案する．耳ぴくの検出には，図 1 のように，耳ぴく時に眼鏡が頭部後方へ引っ張られるため眼鏡のレンズ側と顔が近くなる．この変化を眼鏡の上部分に搭載したセンサを用いて検出する．センサには静電容量式タッチセンサ (以下，タッチセンサ) および圧力センサを用いた．センサごとに図 2 に示すプロトタイプを作製し，検(a) タッチセンサ式証を行ったため，その結果を示す．また，提案手法の応用例を述べる．

2. 関連研究2.1 眼鏡型デバイスにおける入力手法の問題
眼鏡型デバイスの入力手法として，デバイスに搭載されたボタンやタッチパッドを用いるものが多い [3][4]．しか(b) 圧力センサ式

し，手を頭の位置まで上げる必要があるため，時間経過と図 2: 作製したプロトタイプの着用

ともに疲労が蓄積するゴリラ腕症候群 [5] が発生し，長時間の操作には向かない．この問題を解決する方法としてハスチャや音声認識が挙げられる [6][7][8]．しかし，これらンドコントローラ [6] を用いる手法があるが，手が塞がるの手法ではオクルージョンや環境音ノイズの影響が問題とため，他の物を持つことができなくなる．

なる．

ゴリラ腕症候群が発生しない入力手法としてハンドジェ

上記の問題を解決する手法として視線 [8][9][10] や頭の動き [11] によるカーソル移動を用いた手法が挙げられる．

1a)

神戸市立工業高等専門学校 電子工学科
r119310@g.kobe-kosen.ac.jp© 2024 Information Processing Society of Japanこれらの手法は眼鏡型デバイス内蔵のアイトラッキング機

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能 [8][9] や慣性センサ [11] を用いている．しかし，視線や頭の動きが意図したものか判別することが難しく，特に決定動作で誤動作しやすいという問題がある．
これらの問題に対し，本研究では耳ぴくを活用した入力を提案する．耳ぴくは日常的に使用されない動きであり，無意識に動くことがない．そのため，誤動作の少ない意図的な入力として使用することができる．手を用いないため(a) 正面図

ゴリラ腕症候群も発生せず，暗い状況，騒音環境下でも使図 3: タッチセンサ式プロトタイプ用可能である．また耳ぴくは手や視線，頭の動き併用でき，既存の操作と同時に扱える．

(b) 背面図

Arduino Pro Mini

人体

R1

PIN 9Rh

2.2 耳ぴくの認識手法

C1

耳ぴくを読み取る手法として表面筋電位 [2][12] を用いた

Rin方法が挙げられる．表面筋電位は電極の配置が難しい点，湿式の場合は精度向上のために角質除去の前処理が必要な

GND

C2点，乾式の場合は被験者の汗などにより電極がはがれやす
く，長時間の測定には不向きである点から実用が難しい.

EarSwitch[13] は耳の中をカメラで撮影して鼓膜張筋による鼓膜の動きを取得している．耳ぴく検出ではないが，同様の方法で耳ぴくを検出できると考えられる．カメラでの検出は，画像処理を必要とするため消費電力や計算コストを必要とし，プライバシ問題も無視できない．また，耳が塞がるため外部の音が聞こえない問題や，イヤホン，ヘッドホンといった日常的なウェアラブルデバイスと同時に使用できない問題がある．
本研究での耳ぴく検出では，複雑な前処理を必要とせず，デバイスを装着するだけで検出できる．また，眼鏡型デバイスであるため，着用しやすく，耳を塞がない．今回使用したタッチセンサ，圧力センサはともに軽量かつ小型であり，既存の眼鏡型デバイスに適用しやすく，必要な計算処理も少ない．

3. 手法及び実装
耳ぴくの検出手法としてタッチセンサおよび圧力センサを用いた方式 (タッチセンサ式，圧力センサ式) を提案する．図 1 に示すように，眼鏡をかけたまま耳ぴくすると，耳が全体的に後方に動くため，眼鏡がひっぱられ眼鏡のレンズ側と顔の距離が近くなる．タッチセンサ式は，搭載した電極が接触したことを検知し，耳ぴくを検出する．接触検知には，電極への接触時に人体の静電容量が接続されるため，過渡応答の時定数が比例して増加することで変化する電流の立ち上がり時間を利用する．圧力センサ式は，耳ぴくをしていない時も軽く額に接触するように取り付け，耳ぴく時に上昇する圧力を測定することで耳ぴく検出をする．
提案手法をもとにプロタイプを作製した．タッチセンサ式のプロトタイプは図 3，圧力センサ式のプロトタイプは© 2024 Information Processing Society of JapanChR2
PIN 10

図 4: タッチセンサ式の回路
図 5 に示す．プロトタイプはいずれも市販の安全メガネを用いて作製した．センサの計測と PC へのシリアル通信を用いたセンサ値の送信には Arduino Pro Mini を使用した．
タッチセンサおよび圧力センサの取り付け位置は，市販の眼鏡型デバイスの JINS MEME[14] が電極を設置している位置を参考に，額に接触するようを取り付けた．

PC 側では受信したセンサ値のグラフを描画するプログラムを Python の PyQtGraph ライブラリを用いて作成した．

3.1 タッチセンサ式プロトタイプ
図 3 にタッチセンサ式プロトタイプを示す．本プロトタ
イプは電極に銅箔テープを用いた．銅箔テープのみだと形が保たれず曲がったり，折れることで接触面積が一定にならないため，強度のある 5mm 幅の段ボールの上に貼り付けて，安全メガネに搭載した．また接触面の静電容量を低減するため，ラップフィルムを電極表面に両面テープで貼り付けた．
電極は 2 種類あり，図 3 の電極 A はデバイスを装着時に額に接触し，タッチセンサの役割を担う．電極 B は使用者と Arduino の接地電位を一致させ，静電容量のブレを抑えるために皮膚に貼り付ける電極である．実験では手首に貼り付けた．
黒いバンドは眼鏡ストラップで，センサと額との距離調整に用いる．プロトタイプの回路図を図 4 に示す．回路内のR1 と R2 は過電流防止と遅延時間増幅用の抵抗，C1 は既定コンデンサ，Rin は電極内部抵抗，Rh と Ch はそれぞれ人体の抵抗と静電容量，C2 は人体と GND 間の静電容量を表している．各素子は，R1 =1.36MΩ，R2 =1kΩ，C1 =47pF のものを使用した．これにより人体接触によって静電容量が1101

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ロングは 3 秒のカウントを始めた時刻を 0 としている．
いずれの条件においても耳ぴく時に値の変化が現れた．
以下に各条件で比較した結果を述べる．

5.1 タッチセンサ式と圧力センサ式の比較
タッチセンサ式と圧力センサ式を比べると圧力センサ式(a) 正面図(b) 背面図

図 5: 圧力センサ式プロトタイプ
Arduino Pro Miniのほうが急激な立ち上がりが起きている．これは圧力センサの特性上，ある程度圧力をかけると急激に抵抗が減少するからである．また，圧力センサ式は耳ぴくをしていない状態ではほぼ 0 に近い値を出しているが，タッチセンサACC
圧力センサ

式は個人差，装着誤差の影響を受けやすく，耳ぴくをしていない状態が一定でない．このことから，圧力センサ式はA0R
GND

キャリブレーションを必要としないが，緩やかな連続的な変化を不得意とすることがわかる．タッチセンサ式はその逆である．

図 6: 圧力センサ方式の回路図増加し，電流が立ち上がるまでの時間を CapacitiveSensor
ライブラリ [15] を用いて計測することで耳ぴくを検出する．

5.2 各入力の結果シングルでは基本 1 秒程度立ち上がった状態が続いている．図 8(b) の 14 回目の測定で一時立ち下がりが起きてい3.2 圧力センサ式プロトタイプ

るが，耳ぴくを一時緩めた人為的な問題である．

圧力センサ式プロトタイプを図 5 に示す．圧力センサはダブルでは値が 2 つの山が連続的に形成してる．先述しAlpha 社の MF01-N221-A01 を用いた．黒い帯は眼鏡ストた圧力センサの特性上，圧力センサ式のほうが鋭い立ち上

ラップであり，圧力センサへの圧力の調整のために取り付がりを示した．

けている．プロトタイプの回路を図 6 に示す．圧力センサ

ロングの測定はタッチセンサ式 (図 11) は個人差があるに圧力がかかることで抵抗値が減少し，分圧回路によってものの，連続的な緩やかな立ち上がりをしている．圧力セ

抵抗 R(100kΩ) にかかる電圧が増加する．この電圧の変化

ンサ式 (図 12) だと測定を開始してから一定時間経過してを Arduino で計測することで耳ぴくを検出する．

から急激に変化し，その後緩やかに上昇している．これは先述した圧力センサの特性に起因する．両方式においてカ4. 検証
それぞれのプロトタイプを用いて，タッチセンサ式と圧力センサ式のの入力精度および使用感を検証した．デバ
イスを装着し，以下の 3 種類の動きをそれぞれ 5 回ずつウントを開始してから，立ち上がり始めるまでに 1 秒ほど遅延が発生している．これは，耳ぴくの中でもあまり行わない連続的な調整を行ったため，入力としての難易度が高かったためだと考える．

行った．

• シングル：1 秒間の耳ぴくの持続• ダブル：ダブルクリックのように素早く 2 回耳ぴく
• ロング：3 秒かけて緩やかに耳ぴく
上記 3 種類の動作を 5 回行うのを 1 セットとした．デバイ
スの装着誤差の影響を考慮し，1 セットごとに着脱し直しつつ各デバイスを 3 セット，計 6 セットの行った．実験時
間は 1 セット当たり 5 分，セットの間には 3 分の休憩時間，1 人当たり 1 時間のほどであった．なお，実験協力者は 3
名 (平均年齢 19.7 歳，耳ぴく可能，著者含む) である．

5. 結果
各デバイス，各種類ごとに耳ぴくの 15 回中 12 回を練習とし，残り 3 回の本番データの測定結果をそれぞれ図 7–図12 に示す．シングルとダブルは立ち上がり時点の時刻を，© 2024 Information Processing Society of Japan

5.3 出力結果の分散
シングルのデータを用いてユーザによる個人差，着脱によるずれの分散について調べた．タッチセンサ，圧力セン
サそれぞれの通常状態と耳ぴく状態の値の分布をそれぞれ
図 13(a) と図 13(b) に示す．
タッチセンサ式の通常状態の分布を見ると個人差，装着誤差の影響を受け，広く分布していることがわかる．それに対して圧力センサ式の通常状態分布の幅はほぼ 0 に近い．両プロトタイプで耳ぴくを時の立ち上がる量は一定の量ある．しかし，図 13(a) を見ると，タッチセンサ式では通常時の値が高いと差分の値が減少することがわかる．そのため，個人差，装着誤差が大きく表れることわかる．圧力センサ式はそのような分布は見られない．11 回目 15 回
目の耳ぴく時の値が全協力者において減少しているのは，

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IPSJ Interaction 2024(a) 協力者 A

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図 7: 実験協力者ごとのシングル時の波形 (タッチセンサ式)(a) 協力者 A(b) 協力者 B(c) 協力者 C

図 8: 実験協力者ごとのシングル時の波形 (圧力センサ式)(a) 協力者 A(b) 協力者 B(c) 協力者 C

図 9: 実験協力者ごとのダブル時の波形 (タッチセンサ式)(a) 協力者 A(b) 協力者 B(c) 協力者 C

図 10: 実験協力者ごとのダブル時の波形 (圧力センサ式)(a) 協力者 A(b) 協力者 B(c) 協力者 C

図 11: 実験協力者ごとのロング時の波形 (タッチセンサ式)© 2024 Information Processing Society of Japan1103

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図 12: 実験協力者ごとのロング時の波形 (圧力センサ式)
レにくいパスワード入力などに応用できる．

7. 今後の課題
提案手法の課題を以下に示す．

7.1 耳ぴく可能な人の割合
耳ぴくのための体の器官自体はまだ人体に残っているものの，進化の過程で失われつつある能力のため，訓練を必要とし，他の入力手法と比べハードルが高い [1]．耳ぴく(a) タッチセンサ式できる人の割合が 10–20%[16]，訓練した上で 40%ほど [17]と言われている．そのため，本稿においても著者を含んだ
うえで，実験協力者を 3 名しか募ることができなかった．

7.2 疲労耳ぴく可能な人であっても日常生活で耳ぴくをすることはなく，耳ぴくによる操作は疲労しやすいと考えられる．
また，耳の筋肉は物を動かすためにあるわけでないため，あまり力が強くない．そのためデバイスの重さを耳で引っ張る動作は疲労しやすい．
(b) 圧力センサ式

図 13: 各デバイスの出力分散
疲労の影響と思われる．

6. 応用例
アイトラッキングを用いた視線によるカーソル操作において決定操作が問題となっている．例えば，ハンドジェス
チャー [8] や，視線の一定時間の固定 [9][10] が決定操作に用いられているが，ゴリラ腕症候群問題やオクルージョン，一定時間の視線の停止によるユーザへのストレスや意図しない視線の固定による誤判定が問題となる．この問題に対し，耳ぴくを決定操作に用いることでハンズフリーかつ意図した場合のみ瞬時に決定操作が可能となる．また音声操作等に比べて騒音問題の影響も受けない．
さらに，VR 上の獣系アバターにおける耳の動きのコントロールや，耳ぴくおよびモールス信号を用いた周囲にバ© 2024 Information Processing Society of Japan

7.3 入力語彙
耳ぴくは ON/OFF のような単調な入力はできる．圧力センサ式では特性上難しいが，タッチセンサ式では，センサと額の間の距離に応じて出力が連続的に変化させることができた．しかし，耳ぴくの伸縮の時の調節が難しいためこれを活用することは難しい．今後は入力語彙を増やすた
め，片耳ずつの耳ぴく操作の利用を検証する．また，機械学習を用いて入力操作の識別ができるか検証する．

7.4 実装の問題点
本稿で実装したプロトタイプの問題点を 2 点述べる．1
つ目は誤認識問題である．本稿で実装した両方式のプロトタイプでは，顔が上を向いた時にはデバイスの重さでセンサが皮膚との接触し，反応してしまった．耳ぴくと上を向いた時の違いの判別が難しいためジャイロセンサを用いて顔の向きを推定することで誤認識を防ぐなど検討する．

2 つ目はタッチセンサ方式の問題として，時定数を計測

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するため静電容量が大きくなると，遅延時間が増える．今後は，静電容量の計測手法を変える必要がある．
他にも装着誤差や耳ぴくしているうちにデバイスがずれ

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[11]
[12]

る問題がある．そのため，今後はキャリブレーションの実装やデバイス形状の再設計を試みる．

8. まとめ本稿にて眼鏡型デバイスにおける耳ぴく検出手法を示した．検出原理に基づいてタッチセンサ式と圧力センサ式を

[13]
[14]
[15]提案し，プロトタイプを作製した．どちらの手法でも耳ぴくの検出を行えた．圧力センサ式はキャリブレーションを必要としない一方，緩やかな連続的な変化を不得意として[16]おり，タッチセンサ式はその逆の特徴を持っている．シン
グル，ダブルのような通常状態と耳ぴくの切り替えを行う
動作は容易に行えるが，ロングのように連続的な動きは入[17]

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力難易度が高いことが分かった．
また，耳ぴくを用いた入力の使用例を示した．特にアイ
トラッキングと耳ぴく操作を併用することで，視線でのカーソル移動，耳ぴくでの決定動作をすることで頭の動きだけでマウス操作を代替するシステムを考案した．
一方で，現在耳ぴくできる人が限られるなどの問題が残っている．今後は耳ぴく可能な実験協力者を増やし，より多くの検証を行う．
参考文献
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