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  1. 福井工業大学研究紀要

機械学習を用いた空中手書き文字認識の検討

https://doi.org/10.57375/00002289
https://doi.org/10.57375/00002289
0166476f-2921-4f08-aae6-f214aeabf33f
名前 / ファイル ライセンス アクション
012-018.pdf 012-018.pdf (5.7 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2020-03-05
タイトル
タイトル 機械学習を用いた空中手書き文字認識の検討
タイトル
タイトル Studies on Aerial Handwritten Character Recognition Using Machine Learning
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 Character Recognition, Handwriting in the Air, Machine Learning
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.57375/00002289
ID登録タイプ JaLC
著者 花房, 大佑

× 花房, 大佑

WEKO 16913

花房, 大佑

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西田, 好宏

× 西田, 好宏

WEKO 16914

西田, 好宏

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Daiyuu, Hanafusa

× Daiyuu, Hanafusa

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en Daiyuu, Hanafusa

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Yoshihiro, Nishida

× Yoshihiro, Nishida

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en Yoshihiro, Nishida

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper presents a method to recognize a character handwritten in the air. We had prototyped an aerial handwritten hiragana character recognition system that detect single character period by hovering in the air using DP (dynamic programming) matching. In this time, we investigate an aerial handwritten character recognition system using machine learning. We use two features, vector and picture. Feature of vector is relative direction of handwriting information. It is a time series information so we use LSTM (Long Short Term Memory) to learn data of characters. Feature of picture is absolutely handwriting information. We use CNN (Convolution Neural Network) to learn data of characters, because this model is suitable for picture recognize. We compared correct recognition rate of using LSTM and using CNN. We estimated features of both methods.
書誌情報 福井工業大学研究紀要

号 49, p. 12-18, 発行日 2019-12-20
出版者
出版者 福井工業大学
書誌レコードID
識別子タイプ NCID
関連識別子 TF10121950
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-06-20 13:57:43.507123
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