開発中
[前作](https://hacklog.jp/works/3897)よりデバイス・認識技術を改良し新たなチャレンジ.

##【はじめに】
子供のころに誰もが一度はやった"ごっこ遊び",この具現化にハードウェア/センサ/モーション認識技術のMashupでチャレンジ.大人も子供も**なりきって楽しめる**ことを目指しています.
またチャレンジを通じ,"身体拡張","動きの記録・伝承"の新しいあり方を模索しています.


##【前作からの改良点】
###ー 着衣型センサの導入(xenoma社 e-skin)ー
体の動き・姿勢の双方を観測できるようになったことで,加速度センサでは不可能であった"状態"を認識・フィードバック(例:ガードポーズ)することができます.また,センサの装着を全く意識することなく,全力で暴れまわれます.

###ー深層学習によるモーション認識ー
着衣型センサからの情報処理・モーション認識部を,古典的機械学習手法から深層学習へとアップデートしました.格闘ゲームのような事例においても違和感がないほど,高速なモーション認識を可能にしています.

##【応用】
###"動き"や"姿勢"の学習・習得
「正しい動きをしたときのみ判定される」アプリとすることで,一人でも動きや姿勢をリアルタイムに把握・修正できます.

* スポーツ(例:バットのスイング)
* ダンス(例:振付確認)
* ヨガ(例:決めポーズの評価)

などの分野で利用可能です.

この分野では「鏡をみる」「ビデオをとる」「指導者に見てもらう」といった非リアルタイム or 曖昧な観測法しかできませんでしたが,これらを変えられる可能性があります.

##【課題】
* 個体差の吸収および汎化性能の向上

##【夢】
* ゲーム会社とコラボしモーション格闘ゲーム大会を開催する
e-skin : 体(上肢)のセンシング
tensorflow : センサ情報をもとにモーションを認識
mbed(LPC824) : ゲーム機との接続
API・素材等
チーム名
team 2.0
チーム
プロトタイパー
役割
Wow
元ネタを軸に日々新しい応用を試しています