日本語フリック入力を用いたモバイル端末の把持姿勢識別

モバイル端末の操作における把持姿勢は，ユーザが置かれている状況によって変化する．把持姿勢 に適したユーザインタフェースを提供するためには，把持姿勢のリアルタイムな識別が必要となる．我々 は，モバイル端末における日本語の入力手法の主流となっている日本語フリック入力時の把持姿勢について 着目した．ユーザがフリック入力をしている際にモバイル端末内蔵のセンサから得られたデータを用いて把 持姿勢の識別を行う．内蔵センサから得られるデータから 83 個の特徴量を抽出し，機械学習の教師データ とした．把持状態 5 種類とユーザ姿勢 2 種類の組み合わせから 10 種類の把持姿勢を識別し，精度を評価し た．把持姿勢 10 種類の識別は Random Forest を用いた場合の結果が最も高精度であり，74.3%であった． また，特徴量の重要度を算出し，フリック入力時に得られる特徴量が上位を占めていることを示した．

第25回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ論文集 (WISS 2017)