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J-GLOBAL ID：202002275196753660   整理番号：20A2030918

教育のためのジェスチャ認識による手書きテキストの編集可能フォーマットへの変換【JST・京大機械翻訳】

Converting Handwritten Text to Editable Format via Gesture Recognition for Education

著者 (4件)： He Selena (Kennesaw State University, Marietta, GA, USA) ,  Han Meng (Kennesaw State University, Marietta, GA, USA) ,  Patel Nidhibahen (Georgia Southern University, Savannah , GA, USA) ,  Li Zhigang (Kennesaw State University, Marietta, GA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGCSE ’20  ページ： 1369  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： このプロジェクトでは,教室教育のためにラズベリーPiによるHand Gesture認識(HGR)を実行することによって,手書きテキストを編集可能なフォーマットに変換するためのリアルタイムモノのインターネット(loT)ベースのシステムを提示する。HGRはエッジ検出アルゴリズムを用いて実装し,計算複雑度を低減し,システムの効率を改善する。ラズベリーPiを用いて,HGRを検索し,認識し,loT技術によりスマート教室を構築した。手書き画像は,OpenCVと機械学習アルゴリズムを用いて編集可能フォーマットに変換した。テキスト変換において,単語,ライン,ブロック,およびパラグラフの認識で,上ケースと下ケースアルファベットの認識,数,特殊特性,数学的記号,方程式,および図形を含む。ラズベリーPiとIoT技術の助けを借りて,学生は,学生が彼らの必要性に従って,学生を編集し,共有するのを助けるデスクトップアプリケーションを介して,講義語の編集可能なフォーマットにアクセスすることができる。システムの実装の詳細と総合評価を,本論文でまとめた。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *教育 ,  ニューラルネットワーク ,  計算量 ,  応用プログラム ,  単語 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *手書き ,  *ジェスチャー認識 ,  実時間 ,  デスクトップ ,  検出アルゴリズム ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 教育 ,  ジェスチャー検出 ,  ニューラルネットワーク ,  テキストタグ付け

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教育 ,  ジェスチャ認識 ,  手書き ,  編集 ,  フォーマット