人間の行動や表現の理解を深化させるためには、以下のセンシングモダリティや融合アプローチが有効と考えられます。
センシングモダリティ:
慣性センサ: 動作やジェスチャーの認識に有用な情報を提供する。
音響センサ: 音の振動や周囲の音を利用して、表情や動作の認識を行う。
圧力センサ: 圧力の変化を検知し、手の位置や姿勢の追跡に活用する。
テキスタイル容量センサ: 衣服に組み込まれたセンサを使用して、身体の動きやジェスチャーを認識する。
融合アプローチ:
マルチモーダル融合: 異なるセンサからの情報を組み合わせることで、情報の補完性を高める。
マルチポジショナル融合: 複数の位置からの情報を統合することで、より正確な行動認識が可能となる。
機械学習アルゴリズムの組み込み: エッジデバイスやリアルタイムでの処理に機械学習アルゴリズムを組み込むことで、高速かつ効率的な行動認識を実現する。