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» 2019年10月09日 18時30分 公開

内蔵センサーと機械学習で実現:韓国KAISTの「物体識別技術」、スマートフォンの角で“ノック”するだけ

KAIST(韓国科学技術院)の研究チームが、スマートフォンの角で物体を軽く“ノック”するだけで、物体を識別できる技術「Knocker」を開発した。識別できるだけでなく、物体とひも付いた適切なアプリケーションやサービスを自動的に起動できる。

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 KAIST(韓国科学技術院)の研究チームは、スマートフォンの角で物体を軽く“ノック”するだけで、物体を識別して適切なアプリケーションやサービスを自動的に起動する新技術「Knocker」を開発した。Knockerは、物体の音や振動などに関する機械学習を利用して、物体を識別する。

KAISTで教授を務めるSung-Ju Lee氏(右端)と研究室の学生(出典:KAIST

 物体を識別する技術は既に多数開発されている。これまではカメラと画像認識技術を組み合わせるか、またはRFIDタグのようなハードウェアを使用していた。こうした識別技術にはいずれも固有の限界がある。画像認識技術は、ユーザーがあらかじめ全てのアイテムを撮影しておく必要がある上、暗い環境では機能しない。RFIDなど追加のハードウェアを使用する技術は、コストも手間もかかる。

 これに対し、Knockerは、スマートフォンにもともと備わっている内蔵センサーだけを用いる。マイクや加速度計、ジャイロスコープなどだ。

 これらの内蔵センサーを使ってスマートフォンで物体をノックしたときに発生する音と振動などが組み合わさった反応を捉える。こうした反応を分析し、物体を分類、識別するために機械学習を利用する。このような仕組みを採用したため、Knockerは、暗い環境でもスマートフォンさえあれば機能し、特殊なハードウェアもカメラも不要だ。

ノイズの多い環境でも識別率が高い

 KAISTのSchool of Computingで教授を務めるSung-Ju Lee氏の率いる研究チームは、23種類の日常的な物体を使って、Knocker技術の応用を確認した。

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