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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-06-13 10:00 Shape Context Featureによる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）  PRMU2016-37 SP2016-3 WIT2016-3 |
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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．これまでにも，学習指導要領に基づいて筆順や文字の綺麗さなどを指導する学習ソフトウェアが提案され，実用化されている．しかし，筆順判定の精度には限界があった．本原稿では，特徴点の近傍のShape Context Featureを使って筆順判定し，そして，字形判定する手法を述べる．Shape Context Featureの抽出では，特徴点の近傍から他の特徴点の分布を抽出する特徴点分布特徴抽出法において，従来の同心円を区分した扇型領域から特徴点の分布を抽出する方法だけでなく，矩形領域からの抽出や，ガウス関数の適用などを検討する．また，この方法は，学習者が1画入力ごとにリアルタイムに筆順判定することができる．実験の結果，小学校で習う1,005種類の漢字に対して，特徴点分布特徴抽出法は98.5%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，0.9秒である． |
| （英） | Learning of writing Kanji characters of Chinese origin is still one of the important subjects in elementary education. This paper presents stroke order evaluation methods for Kanji characters written on a tablet. So far several methods and systems have been proposed to learn how to write Kanji characters neatly with correct stroke order according to the government guidelines for education but the correctness of stroke order evaluation is still to be improved. Here, we propose methods employing shape context feature around each feature point. For extracting shape context feature, we consider not only a conventional method that extracts the distribution of feature points around a focused feature point in fan-shaped areas divided by concentric circles and several directional angles but also a method that extracts directional features around a focused feature point in square areas divided by horizontal and vertical grids. We also consider them with applying the Gauss function. We call this group of variations feature point distribution evaluation method. The methods can evaluate stroke order in real-time when a learner writes strokes one by one. Evaluation of the method shows the feature point evaluation method with square areas and the Gauss function correctly evaluates stroke order by 98.5% with the maximum time of 0.9 sec. | |
| キーワード | （和） | コンピュータ支援学習 / 筆順判定 / Shape Context Feature / オンライン手書き文字認識 / / / / |
| （英） | Assisted Learning / Stroke Order Evaluation / Shape Context Feature / On-line handwritten character recognition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 89, PRMU2016-37, pp. 13-18, 2016年6月. | |
| 資料番号 | PRMU2016-37 | |
| 発行日 | 2016-06-06 (PRMU, SP, WIT) | |
| 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 | PRMU2016-37 SP2016-3 WIT2016-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU SP WIT ASJ-H |
| 開催期間 | 2016-06-13 - 2016-06-14 |
| 開催地（和） | NTT武蔵野研究開発センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 福祉/音声/聴覚/パターン認識メディア理解一般 |
| 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 | 2016-06-PRMU-SP-WIT-H |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Shape Context Featureによる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 Kanji Stroke Order Evaluation Using Shape Context 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 / 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） | Shape Context Feature / Shape Context 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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-06-13 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2016-37, SP2016-3, WIT2016-3 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.89(PRMU), no.90(SP), no.91(WIT) |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-06-06 (PRMU, SP, WIT) |
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