| 研究概要 |
1.実験用システムは動作環境をUNIXとし,FreeBSD及びLinux(x86,Alpha)で動作確認を行なった.現在のシステムはタブレットドライバ,GUI,メインの3プロセスをsocket通信と共有メモリで結合させる事で実現している.タブレットドライバはSII製及びワコム製タブレットに対応している.ワコム製タブレットintuosにも暫定対応しており,座標,筆圧,ペンの傾き情報が1/50秒,1/100秒の一定間隔で収集出来る.現在,この実験用システムでデータ収集システムを構築しており,液晶タブレットPL-300を用いた筆記感覚のデータ収集環境が整備された.
2.文字の基本パターンへの分解に関しては,キューブサーチをラジカル単位分割する事による高速化と,ラジカル単位処理の制約によるストロークの誤対応の減少を同時に達成した.
3.認識アルゴリズムに関しては,ストローク結合や分断が頻繁に発生する筆記時の制約の緩い文字データから標準オンライン文字の各ストローク対応を得るアルゴリズムを考案,現在検討中である.これは,筆順付与型HMMや基本共有パターン学習用データの蓄積等にも有用であると考えられる.
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