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講演抄録/キーワード
講演名 2016-09-05 09:00
方向特徴を用いたオンライン手書き入力漢字の逐次筆順判定
三田和広中川正樹東京農工大PRMU2016-54 IBISML2016-9
抄録 (和) 本稿では,オンライン手書き入力された漢字に対し,その筆順が正しいかどうかを判定する手法を提示する.我々は先に,任意の特徴点近傍における特徴点分布を利用するShape Context Featureを用いた逐次筆順判定を開発し,高い精度で判定できることを示した.本稿では,文字パターンを8*8の小区画に分割し,区画ごとに8方向特徴を抽出する方向特徴抽出法を提案し,先の手法との比較評価を行う.実験の結果,小学校で習う1,005種類の漢字に対して,方向特徴抽出法は,97.5%の精度で筆順の正誤判定ができることを確認した.一文字あたりの処理時間の最大は0.05秒である.先の手法の98.4%より0.9ポイントだけ精度で劣る結果となったが,処理時間は先の手法の0.12秒より倍以上高速である.また,筆順を誤って覚えられていることが多い漢字26字種に対して,97.9%の精度で筆順の正誤判定ができることを確認した.一文字あたりの処理時間の最大は,0.01秒である.こちらも,先の手法の98.6%より0.7ポイントだけ劣るが,処理時間は先の手法の0.03秒より3倍高速である. 
(英) This paper presents a stroke order evaluation method for online handwritten Kanji characters written on a tablet. Previously, we presented a method employing shape context feature around each feature point. In this paper, we propose a method that extracts directional features around a focused feature point in square areas divided by horizontal and vertical grids. As often employed for character recognition, the method divides a handwritten Kanji pattern into 8 * 8 squares and extracts 8 directional features from each square. An experiment using 1,005 kinds of Kanji characters shows that the proposed method evaluates stroke order correctly by 97.5% with the maximum time of 0.05 sec. /character. This accuracy is less than 98.4% of the previous method by 0.9 points, but its speed is more than two times improved from 0.12 sec. We also made another experiment for 26 kinds of Kanji characters which are often written in wrong stroke order. The experiment shows that the proposed method evaluates stroke order correctly by 97.9% with the maximum time of 0.01 sec. /character. This accuracy is less than 98.6% of the previous method by 0.7 points, but its speed is more than three times improved from 0.03 sec.
キーワード (和) コンピュータ支援学習 / 筆順判定 / 方向特徴 / オンライン手書き文字認識 / / / /  
(英) Computer Assisted Learning / Stroke Order Evaluation / Directional Feature / On-line handwritten character recognition / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 208, PRMU2016-54, pp. 1-5, 2016年9月.
資料番号 PRMU2016-54 
発行日 2016-08-29 (PRMU, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2016-54 IBISML2016-9

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM IBISML  
開催期間 2016-09-05 - 2016-09-06 
開催地(和) 富山大学 
開催地(英)  
テーマ(和) パターン認識・機械学習基盤技術及び一人称視点・注視情報と行動理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2016-09-PRMU-CVIM-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 方向特徴を用いたオンライン手書き入力漢字の逐次筆順判定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Stroke-by-stroke Order Evaluation of Online Handwritten Kanji Characters using Directional Feature 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) コンピュータ支援学習 / Computer Assisted Learning  
キーワード(2)(和/英) 筆順判定 / Stroke Order Evaluation  
キーワード(3)(和/英) 方向特徴 / Directional Feature  
キーワード(4)(和/英) オンライン手書き文字認識 / On-line handwritten character recognition  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 三田 和広 / Kazuhiro Mita / ミタ カズヒロ
第1著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: Tokyo Univ. of Agri. & Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中川 正樹 / Masaki Nakagawa / ナカガワ マサキ
第2著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: Tokyo Univ. of Agri. & Tech.)
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講演者
発表日時 2016-09-05 09:00:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-PRMU2016-54,IEICE-IBISML2016-9 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.208(PRMU), no.209(IBISML) 
ページ範囲 pp.1-5 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-PRMU-2016-08-29,IEICE-IBISML-2016-08-29 


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