エッジAIラボ
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振りジェスチャー認識

スマホの振り方をAIが自動分類。シェイク・上下・左右・ひねり・突きの5パターンを検出

ブラウザ内で完結 — データ送信なし🟢 📦 約0MB🤖 加速度センサー時系列分類⚖️ 自作

振りジェスチャー認識の仕組み

スマートフォンの加速度センサー(DeviceMotion API)から3軸の加速度データを時系列で取得し、 振り方向の分散比率と符号反転パターンからジェスチャーの種類をリアルタイムに分類します。

🔀

シェイク

多軸同時振動

↕️

上下振り

Y軸優勢

↔️

左右振り

X軸優勢

🔄

ひねり

3軸均等分散

👊

突き出し

Z軸単方向

処理パイプライン

1

加速度データ蓄積

DeviceMotion APIの accelerationIncludingGravity で x/y/z 3軸の加速度を取得。600msのスライディングウィンドウにサンプルを蓄積。

2

トリガー検出

加速度マグニチュード(√(x²+y²+z²))が閾値(18 m/s²)を超えたらジェスチャー開始と判定。400msデバウンスで連続検出を防止。

3

パターン分類

蓄積サンプルから各軸の分散比率と符号反転回数を計算。分散の偏り(主軸)と振動パターン(往復 vs 単方向)で5種類のジェスチャーに分類。

4

結果表示

認識されたジェスチャーをアイコン+テキストで即座にフィードバック。認識ログに記録して統計情報も表示。

分散比率による分類の仕組み:例えば「左右振り」はX軸の分散が全体の60%以上を占め、「シェイク」は3軸が均等に変動します。 さらに符号反転回数で往復運動(左右振り)と単方向運動(突き出し)を区別します。

振りジェスチャー認識の活用事例

📱

ハンズフリー操作

振り方向でアプリを操作。運転中や料理中など手が離せない場面で、シェイクで電話応答、左右振りで曲送りなど。

🎮

モーションゲーム

スマホをコントローラーとして使用。剣を振る、ボールを投げるなどの動作をジェスチャーで入力するゲーム体験。

🏋️

フィットネス

運動の種類や回数を自動カウント。ダンベル運動・ストレッチなどの動作パターンを検出してトレーニング記録。

🔔

スマート通知

振り方で通知を制御。シェイクでミュート、上下振りで着信応答、左右振りで拒否など直感的な操作。

🎭

プレゼン操作

スマホを振ってスライド操作。左右でページ送り、シェイクでレーザーポインタ切替。リモコン不要のプレゼン。

アクセシビリティ

画面タッチが困難な方の代替入力。振り動作だけで基本操作を実現し、インクルーシブなUI設計に貢献。

モーション認識システムを構築する

加速度センサーのジェスチャー認識を活用して、ハンズフリー操作やモーション入力のシステムを構築できます。

1

ジェスチャーセット設計

アプリの操作に対応するジェスチャーを定義。直感的で覚えやすく、誤認識しにくい動作パターンを選定。

2

分類モデル学習

ユーザーの振りデータを収集してLSTM/CNN等の時系列モデルで学習。個人差に対応するファインチューニングも可能。

3

アプリ統合

認識結果をアプリのUIイベントにマッピング。触覚フィードバック(Vibration API)と組み合わせて確実な操作感を実現。

カスタムジェスチャーAIの開発

振りジェスチャー認識を超えて、動作パターン分類・ハンズフリー操作・モーション入力など、センサーAIを活用したシステムを構築できます。 当社のNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell環境を活用し、従量課金なしで何度でもモデル最適化が可能です。

活用事例を見る

ジェスチャー認識をエッジデバイスで動かす

振りジェスチャーを活用したハンズフリー操作システムを構築するための推奨機材です。

🖥️定番

Raspberry Pi 5

エッジAIの定番ボード。8GB RAMモデルでAI推論からカメラ制御まで幅広く対応。

📡

IMU/加速度センサーモジュール

MPU6050やBNO055など。加速度・ジャイロの高精度計測でモーション認識の精度を向上。

🖥️

7インチ タッチディスプレイ

Raspberry Pi公式タッチディスプレイ。エッジデバイスの操作画面や結果表示に最適。

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