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Riku Kitamura, Takumi Yamamoto, Yuta Sugiura, TouchLog : Micro Finger Gestures Recognition Using Photo-Reflective Sensors. In Proceedings of the 2023 ACM International Symposium on Wearable Computers (ISWC ’23), ACM, 92-97, October 8-12, 2023, Cancún, Mexico.[DOI]

指先入力は、自然かつ容易に実行でき、社会的受容性の高いインタラクションを可能にする。また、身体的負担が少ない、秘匿性が高い、触覚フィードバックが得られるという利点もある。本研究では、指先の皮膚変形を利用し、親指で人差し指に書いた指のマイクロジェスチャを識別する付け爪型デバイス、TouchLogを提案する。TouchLogは人差し指の爪に装着され、指先の触覚フィードバックを損なうことなく、片手での指先入力を可能にする。11種類のマイクロジェスチャの認識精度を評価するため、ユーザ調査（N = 10）を実施し、91.5%（SD = 3.1%）の平均識別精度を得た。また、皮膚変形と接触圧を利用した連続入力方式についても検討し、ウェアラブルデバイスとしての有用性について議論した。

Fingertip input allows for interactions that are natural, easy to perform, and socially acceptable. It also has advantages in terms of low physical demand, confidentiality, and haptic feedback. In this study, we propose TouchLog, a fingernail-type device that uses skin deformation of the fingertip to identify finger micro gestures written with the thumb on the index finger. TouchLog is attached to the index fingernail and allows for one-handed fingertip input without compromising the haptic feedback on the finger. To evaluate the accuracy of 11 types of finger micro gesture recognition, we conducted a user study (N = 10) and obtained an average identification accuracy of 91.5\% (SD = 3.1\%). A continuous input method using skin deformation and contact pressure was also examined, and its usefulness as a wearable device was discussed.