研究紹介

機械学習を用いた手書きストローク補正

現在、手書き図形の補正は平均化処理・書ききった後に図形を分類してコンピュータが綺麗に描くなどの実用化がなされています。

本研究では機械学習を用いて各時刻のパスを回帰予想し、書きながらの補正を施すことを目指します。

研究担当 : 吉田 天河