@article{oai:yamagata.repo.nii.ac.jp:00001286,
 author = {渡邊, 洋一 and 猿田, 和樹},
 journal = {山形大学人文学部研究年報 = Faculty of Literature & Social Sciences, Yamagata University annual research report},
 month = {Feb},
 note = {論文(Article), 我々は，手書き漢字の特徴を概形特徴と詳細特徴の総合としてとらえ，「悪筆－良筆」を客観的に予測する手法について検討してきた。その結果，的中率90.8%という高い精度で判別予測が可能な手法を開発するとともに，文字の概形的歪みや特に中心部の詳細特徴の錯綜が読みの評価を下げることを明らかにした（渡邊・猿田，2003）。文字の品質評価法はコンピュータによる文字認識技術が開発されて以来いくつか提案されているが（例えば，加藤・横澤，1992），我々の手法の特徴は，指定された枠の中に指定された用具で丁寧に筆記された字体ではなく比較的自由に筆記された書体を対象としたことと，概形（大局的）特徴と詳細（局所的）特徴の総合という人間の情報処理に対応するアプローチをとったことにある。しかしこの手法は，95文字という限られた文字サンプルに依存したものであり，未だ一般化するには至っていない。予測の精度を上げ信頼性の高い客観的指標を求めるためには，極めて多数の手書き文字サンプルについて検討するのもひとつの方法であるが，決して効率の良い方法とは言えない。本報告は，悪筆文字を人工的に作成し文字評価・認識の研究に適用した結果である。多様な手書き文字パターンを人工的に生成することができれば，多量のサンプル収集の手間を省くことができると同時に，関係要素を統制することにより人間の読みのプロセスについて定量的に検討することも可能となると考えられる。我々は，既存の字体を，これまでに得られた人の判読基準に基づいて論理的に変形する方法をとった。この手法が成功すれば，人の自然な筆記に近い良筆文字・悪筆文字を作成でき，将来的には悪筆文字を良筆文字に変形することも可能と考えられる。},
 pages = {89--100},
 title = {人工的悪筆文字作成による手書き文字評価の研究},
 volume = {1},
 year = {2004}
}