オンライン手書きパターンの補正における機械学習による回帰と分類予測の有効性

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS23028

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: 2023/03/01

タイトル(英語): Effectiveness of Machine learning regression and classification predictions in correcting online handwriting patterns

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: 機械学習|時系列|手書き図形

要約(日本語): 本研究ではタブレット端末等において、図形の手書きストローク入力に対し手ぶれ補正を行うことを目的とする。本研究では手書きストロークが時系列データであることに着目し、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手法を提案する。また、並行して分類モデルにより回帰予測モデルを選択することで精度向上を行うことを目指す。

要約(英語): In this paper, the authors aim to correct strokes for input of handwriting diagrams. In order to_x000D_ achieve this correction, they propose a method which is in real-time using machine learning._x000D_ In addition, they aim at the precision improvement by using a classification prediction model with regression one concurrently.

本誌: 2023年3月4日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 11-13 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,069 Kバイト