2018 Fiscal Year Research-status Report
Research on the Handwriting Trajectory Reconstruction and Recognition with Wearable Sensing Method
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18K11400
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| Research Institution | The University of Aizu |
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Principal Investigator |
荊 雷 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (30595509)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
裴 岩 (裴岩) 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (30736004)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 手書き認識 / wearable computing / handwriting / segmentation |
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| Outline of Annual Research Achievements |
理想的な手書きツールは、場所や筆記具の制限を克服し、アナログとデジタルの境界を越え
るものでなくてはならない。そのような理想的な手書きツールを目ざし、本研究では無拘束な手書き動作を効率的に記録する方法の研究を行った。
2018年度に渡って、以下の三つの面に着目して、確実に研究開発を進めてきた。
1. 装着型手書き認識用デバイスのプロトタイプを設計した。手書きの動作に関連する全ての関節（腕、親指、人差し指）に合計１０個のモーションセンサーをつけることにより、手書きモデルを完全に記録できることを目指すためになる。そして、装置により復元した手書き動作の精度はおよそ１０度ぐらいになっている。5ミリぐらいサイズの通常筆跡を復原するため、０.５度以下の精度が必要であるが、デバイス精度を改善する二つの方法を検討中である。一つは関節間の依頼関係を利用し、センサーデータ融合で、精度を改善する手法。もう一つは、他の種類のセンサと併用することである。
2. 手書きデータ収集のデータベースシステムも開発された。収集したデータを一括に管理され、センサーデータより、即時に波形や３Dの可視化表示機能も備えて、これからのデータ分析に活用する予定である。将来に、収集した手書きデータを研究目的に、公開する予定である。
3. 連続手書きデータの分割と認識について、まず、連続DTW(CDP)を利用し、連続手書き分割に高い精度に達成した。分割の精度の計測がこれから行う予定である。文字認識にkernal SVM方法を利用し、１０個の手書き数字に97%の認識率に達成した。これからは、絵文字や平仮名などにも、手書き認識実験を行う予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画によると、２０１８年度の目標は手書き記録装置の研究開発である。今の時点で、装置が開発以外に、データ管理システム、分割と認識の部分もスタートしたので、予定より、進展が順調である。
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| Strategy for Future Research Activity |
一年間の開発から、民用モーションセンサーの精度に相当限界があるので、通常手書きのような微小な指の動きを捉えることは、一番挑戦的な部分だと明確した。もし、モーションセンサーだけで、筆跡記録結果がよくない場合、他のセンサーやモデルを利用することもこれから検討の範囲に入れようと思っている。
他のセンシング手段として、現段階に、マウスによく利用されたLaser Doppler Velocity (LDV)センサーを検討中である。既存LDVセンサのサイズ、及び手書き認識ための光学機構の設計などの課題も絡んで、調査を進めている。
更に、今年の予定として、開発したでデバイスの性能改善、手書きデータ収集、自動分割アルゴリズムの設計、筆跡復元ための手書きモデリングなどがあげられる。
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| Causes of Carryover |
余った分の予算を翌年度分の予算と合わせて、国際会議の登録費用や旅費に利用する予定である。
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Research Products
(9 results)
