| 研究課題/領域番号 |
18K11400
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| 研究機関 | 会津大学 |
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研究代表者 |
荊 雷 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (30595509)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 手書き認識 / wearable computing / handwriting / tracking / data fusion |
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| 研究実績の概要 |
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。 2019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の開発、及び性能評価。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。手書き認識装置を開発完了した。VICONを参照システムに利用して、三本の手指（親指、人差し指、中指）計１０個の関節の平均精度は１０度ぐらいになる。それに対して、関節間の依頼関係の拘束を加えてから、精度を１０度から、５度までに改善することができた。通常手書きのために、0.5度までの精度に向上する必要があるが、性能良いのセンサとデータ融合のアルゴリズムが必要になる。まだ、CSIなど他の種類のセンサと併用することも考えられる。
2. 手書きデータ収集の行なった。被験者１０人を募集して、手書き認識装置を付けて、手書きデータ収集実験を行なった。収集したデータを利用して、ペンの持ち方の異常検知のテストもしました。SVMで９０%の認識率に達成した。
3. 手書きの筆跡復元の精度を計測する実験を行なった。今のシステム精度がたりないので、手書き文字サイズを5ミリ角の替わりに、５センチ角ぐらいにした。垂直の持ち方の場合、計測平均誤差は1.7mm、分散は7.5mm。自然な持ち方の場合、計測平均誤差は3.7mm、分散は22.5mmになる。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の研究計画によると、2019年度の目標は手書き記録システムの開発及び性能評価である。今の時点で、システム開発した上に、手書きデータ収集、システムの性能評価まで、進めているので、予定より、進展が順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
今までの開発から、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。将来には、二つの面から、解決しよう。まず、複数種類のセンシング方法を融合するシステムの利用である。来年には、圧力センサやCSIセンサなどとの併用を考えている。次に、効率的なデータ融合アルゴリズムが必要である。今利用しているEKFでは、計算量が多くて、リアルタイムの処理に間に合わなく、まだ、精度の面も改善すべきである。EKFを改善したアルゴリズムの考案と評価は2020年度の重要なテーマになる。
一言に、今年の予定として、複数種類のセンサデータを融合するテストシステム、及び融合アルゴリズムの研究開発を中心として進めたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
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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