Handwriting-based User Interfaces and their applications to creative work

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本研究では, 多様なペン入力装置を抽象化し, 装置の違いを吸収してアプリケーションを開発できる方法を提案した. 次に, Neural Network, Support Vector Machine, Random Markov Field, 遺伝的アルゴリズムなどの手法を採用し, 筆記面に書かれた図や文字列を高い精度で分割できるようにした. さらに, 対話型電子ボードで板書しながら講義すると, その板書をWebコンテンツに加工し, 後から受講生が板書も含めて検索できる教育アプリケーション, マルチサイト間の手書きによるコミュニケーションシステムなどを試作し, インク認識・検索, ペンインタフェース, 紙インタフェース, その利用や応用で基礎的研究成果を上げることができた.