リカレントニューラルネットワークモデルを用いた図形の描画系列学習
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抄録
本研究ではリカレントニューラルネットワークによる図形描画系列の学習とその予測性能を用いた描き手の描画特徴解析を行う.本手法では,描き手にペンタブレット上で同一の図形を様々な描き方で描いてもらい,取得したペン先座標系列をモデルで学習する.学習したモデルに対して、きれいな図形を入力することで生成される系列の誤差評価を行うことで描き手の描画の特徴を解析する.本実験では図形として一筆書き可能な星型を用い,各頂点から時計・反時計周りに描いた系列を学習した.実験の誤差評価を行った結果,被験者がきれいに星型を描ける描画方法については誤差平均・標準偏差,共に小さくなる傾向があることを確認した.
収録刊行物
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- 第80回全国大会講演論文集
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第80回全国大会講演論文集 2018 (1), 489-490, 2018-03-13
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050292572094933504
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- NII論文ID
- 170000177246
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00188667/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles