ダウン症患者の全身ジェスチャーの評価.Kinectセンサを用いた万人向けユーザインタフェース設計の提案

Evaluation of Full-Body Gestures Performed by Individuals with Down Syndrome: Proposal for Designing User Interfaces for All Based on Kinect Sensor.

• Marta Sylvia Del Rio Guerra
• Jorge Martin-Gutierrez

抄録

家庭や産業界では、タッチ、顔、全身、3D中空ジェスチャー認識センサーの利用が拡大・普及しており、インタラクティブジェスチャーは十分な包摂性があるのか、すべてのユーザーが実行できるのかどうかが浮き彫りになってきている。本研究の目的は、Microsoft Kinectセンサーを用いたユーザーエクスペリエンスの観点から全身ジェスチャーを分析し、ダウン症の人にとってどのジェスチャーが実行しやすいかを明らかにすることである。この情報をもとに、アプリ開発者は、既存のジェスチャーセットのリストから適切なジェスチャーを選択することで、Design for All（DfA）の要件を満たすことができます。本研究では、20個の全身ジェスチャーを解析し、各ジェスチャーの成功・失敗率と実行時間を測定するアプリケーションを開発しました。その結果、ジェスチャー実行の失敗率は成功率よりも高く、実行時間やジェスチャーの成功率には男女差がないことがわかりました。この研究から、一般的にダウン症の人は、ある種の全身ジェスチャーを正しく行うことができないと結論づけられました。これは、特徴的な身体的・運動的障害に起因する制限の直接的な結果です。その結果、Microsoft Kinectセンサーはジェスチャーを識別することができません。このような障害を持つ人々がアプリを使用する場合、入力デバイスとしてKinectセンサーを使用するジェスチャーベースのHCI（Human Computer Interaction）アプリを開発する際には、この事実を覚えておくことが重要です。

The ever-growing and widespread use of touch, face, full-body, and 3D mid-air gesture recognition sensors in domestic and industrial settings is serving to highlight whether interactive gestures are sufficiently inclusive, and whether or not they can be executed by all users. The purpose of this study was to analyze full-body gestures from the point of view of user experience using the Microsoft Kinect sensor, to identify which gestures are easy for individuals living with Down syndrome. With this information, app developers can satisfy Design for All (DfA) requirements by selecting suitable gestures from existing lists of gesture sets. A set of twenty full-body gestures were analyzed in this study; to do so, the research team developed an application to measure the success/failure rates and execution times of each gesture. The results show that the failure rate for gesture execution is greater than the success rate, and that there is no difference between male and female participants in terms of execution times or the successful execution of gestures. Through this study, we conclude that, in general, people living with Down syndrome are not able to perform certain full-body gestures correctly. This is a direct consequence of limitations resulting from characteristic physical and motor impairments. As a consequence, the Microsoft Kinect sensor cannot identify the gestures. It is important to remember this fact when developing gesture-based on Human Computer Interaction (HCI) applications that use the Kinect sensor as an input device when the apps are going to be used by people who have such disabilities.