機械学習を用いた手書きストローク補正

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22032

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2022/03/02

タイトル(英語): Correction of online handwriting stroke using machine learning

著者名: 吉田 天河(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Tenga Yoshida(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 手書き図形|時系列|機械学習

要約(日本語): 本研究ではタブレット端末等において、図形の手書き入力に対し手ぶれ補正を行うことを目的とする。このような処理を行う従来手法の多くでは、ストロークの移動平均処理を行ったり、描画後に図形を分類してパスを補正するなどのアプローチが取られてきた。それに対し本研究では機械学習を用いてリアルタイムにパスを回帰予測することで、描きながらの補正を行うことを目指す。

要約(英語): In this research, the author aims to correct strokes for input of handwriting diagrams on tablet devices._x000D_ In order to achieve this correction, he propose a method which is in real-time using machine learning.

本誌: 2022年3月5日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 23-27 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,291 Kバイト