| 講演名 | 2016-09-05 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(東京農工大), 中川 正樹(東京農工大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Computer Assisted Learning / Stroke Order Evaluation / Directional Feature / On-line handwritten character recognition |
| 資料番号 | PRMU2016-54,IBISML2016-9 |
| 発行日 | 2016-08-29 (PRMU, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM / IBISML |
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| 開催期間 | 2016/9/5(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) / / 福水 健次(統計数理研) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) / / Kenji Fukumizu(ISM) |
| 副委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 藤吉 弘亘(中部大) / / 杉山 将(東大) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 副委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) / / 津田 宏治(東大) / 竹内 一郎(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / / 神嶌 敏弘(産総研) / 岩田 具治(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / / Toshihiro Kamishima(AIST) / Tomoharu Iwata(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三田 和広 / Kazuhiro Mita |
| 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） | 中川 正樹 / Masaki Nakagawa |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2016-09-05 |
| 資料番号 | PRMU2016-54,IBISML2016-9 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | PRMU-208,IBISML-209 |
| ページ範囲 | pp.1-5(PRMU), pp.1-5(IBISML), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2016-08-29 (PRMU, IBISML) |