| 研究課題/領域番号 |
16K00315
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
知能情報学
|
|---|
| 研究機関 | 福岡工業大学 |
|---|
研究代表者 |
藤岡 寛之 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (10349798)
|
|---|
| 研究分担者 |
狩野 弘之 東京電機大学, 理工学部, 教授 (00246654)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | スプライン / デジタルインク / 筆滑り / 超圧縮法 / データ圧縮 / スプラインベースドアプローチ / ディープラーニング / スパースコーディング / 筆すべり / 情報基礎 / 超圧縮 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究は、筆滑りにロバストでかつ「圧縮センシング」の考えに基づきデジタルインクデータに対してスパースな表現を与える最適な基底系を探ることで手書き文字に特化したデータ超圧縮法を確立する、ことが目的であった。そこで、（１）統計学的見地からの筆滑りの現象解明、（２）筆滑りにロバストなデジタルインク圧縮法の開発、（３）スパースコーディングと辞書学習に基づく超圧縮法の開発、の３つの課題に取り組んだ。特に、課題（３）ではk-SVD法と呼ばれる手法を用いて過完備な基底集合を構築し、LASSOに基づくデジタルインクの超圧縮法を開発した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
文字の書き間違いに関する研究はあっても、ごく自然に起こり得る筆滑りについて研究されたものは文字パターン認識をはじめとする関連分野で皆無である。本研究を通して、筆滑りはデジタルインクの「外れ値」ではなく、「バースト（塊）」として出現、同時に速度や加速度レベルで急激な時系列振る舞いが代わる「変化点」としてみなせることが分かったことは重要な基礎結果である。本課題はそのような筆滑りに対してロバストなデジタルインクの圧縮法の確立を目指すといった独創的な研究であり、オンライン文字認識をはじめ手書き文字を扱う様々な応用面での理論を発展させる上で重要な意義がある。
|
