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title: ひとの評価にあった手書き文字の類似度評価手法の提案（HCI181）
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author: [Nakamura Laboratory (Meiji University)](https://www.docswell.com/user/nkmr-lab)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: HCI181で発表した「ひとの評価にあった手書き文字の類似度評価手法の提案」という研究のスライドです。
published: February 08, 19
canonical: https://www.docswell.com/s/nkmr-lab/5YV275-hci181
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KY76K22Z7V.jpg)

≒
ひとの評価にあった
手書き文字の
類似度評価手法の提案
新納真次郎（明治大学大学院 M2）
中村聡史 鈴木正明 小松孝徳（明治大学）
2018.01.22 HCI181研究会発表


# Page. 2

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本研究の貢献
l どちらが “似ている” 文字だと思いますか？
A
B


# Page. 3

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本研究の貢献
l どちらが “似ている” 文字だと思いますか？
A
本研究では このような
ひとが思う文字の “似ている”
B
の定量化を可能にしました！


# Page. 4

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背景 - 手書き研究の取り組み l 手書きをよりよくするために特性の解明や
支援を行う研究は多くある
例1）手書きの美麗性の評価 [Park 2005][小林 2016]
例2）手書きの美麗化 [Matayoshi 2018]


# Page. 5

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背景 - 手書き研究の取り組み l 平均文字は綺麗 [中村 2014]
ひとの文字を平均化すると綺麗であると評価される
いろいろなひとの文字を平均化するとさらに綺麗であ
ると評価される
平均
平均文字


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GYE94X9Y73.jpg)

これまでの取り組み❶
l 平均図形も綺麗 [Niino 2017]
図形においても平均化すると綺麗であると評価される
平均化してブレを無くせば，非利き手で書いたものも
利き手で書いたものに似ていくことを明らかに！


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GE8Q29K7D.jpg)

主観による類似性評価
8人の利き手・非利き手の平均図形の類似性を調査する評価実験


# Page. 8

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主観評価のコストの問題
l 書き手の人数が20人に増えると…？
l ひらがな文字50音において同じことを検証す
ると…？
l 何回で十分に類似するかを検証すると…？
こういったものを全て人手で行うと
非常にコストがかかる！


# Page. 9

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これまでの取り組み❷
l 定量的な評価による利き手・非利き手の
平均文字の類似性の検証 [佐藤 2017]
点列のユークリッド距離を計算することで類似性を検証
ひらがな50音について調査
Dist = 13.78px


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/ZPJRK5G579.jpg)

座標の近さ＝類似度？
l ユークリッド距離だけでは、文字の曲がり
度合いやバランスなどといった要素の類似
度は評価できていなかった


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/NPEXLKXXEX.jpg)

座標の近さ＝類似度？
l ユークリッド距離だけでは、文字の曲がり
度合いやバランスなどといった要素の類似
度は評価できていなかった


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/63EKL5W97D.jpg)

本研究の目的
新たにひとの手書き文字の捉え方を
考慮した類似度評価手法の提案
l いくつか類似に関する特徴量を用意して、
ひとはどの特徴に重みを置いているのかを調査
l これまでの平均手書きに関する分析研究に適用


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4L733K1975.jpg)

提案手法
l 主観的な類似度といくつかの指標に基づい
た定量的な類似度を照らし合わせて、ひと
が感じる文字の類似度を定式化！


# Page. 14

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提案手法 – 流れ ❶ 主観的な類似度データセットの構築
❷ 定量的にいくつかの指標の類似度を算出
❸ ❶と❷を照らし合わせて類似度評価式を導出


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4VJPM4PWJ8.jpg)

提案手法 - 流れ ❶ 主観的な類似度データセットの構築
❷ 定量的にいくつかの指標の類似度を算出
❸ ❶と❷を照らし合わせて類似度評価式を導出


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L2EV9X297Q.jpg)

提案手法 - ❶類似度データセットの構築 l 似ている文字と似ていない文字を集める
形容詞対
全く
似ていない
似ていない
あまり
似ていない
少し
似ている
似ている
非常に
似ている
評価値
−5
−3
−1
＋1
＋3
＋5


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Z57GZVR4JL.jpg)

提案手法 - ❶類似度データセットの構築 l 比較に使う文字
10名の10回ずつ書いてもらったひらがなデータを使用
ひらがな50音のうち20文字を選定
あるユーザの4回目とあるユーザの5回目の文字を比較
A
B
A
J
4
5


# Page. 18

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提案手法 - ❶類似度データセットの構築 l 1文字につき18名以上の評価データを収集
-5（低い）
4
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
A
3.29
-0.33
2.14
-1.00
-0.05
1.29
-1.76
-0.24
-0.52
-2.62
B
0.33
3.38
1.10
2.71
-0.91
1.76
-2.33
-0.24
-1.10
-2.71
C
1.38
0.14
3.76
0.24
1.19
2.81
-1.19
-0.05
-0.24
-2.71
D
-1.57
0.81
-1.76
3.86
-2.33
-1.67
-2.52
-3.10
-1.95
-3.67
5
E
1.00
0.43
0.52
-1.00
2.20
0.52
-2.05
0.43
-0.52
-2.14
F
-0.05
1.10
3.10
-0.43
-2.14
3.67
-2.71
-0.91
-0.24
-3.29
G
-1.86
-3.00
-1.57
-2.14
-2.14
-2.43
3.38
-1.57
-0.14
-3.19
H
-0.14
0.91
0.33
-2.24
-0.81
2.52
-1.95
3.38
-1.19
-2.81
類似度
I
0.05
-2.14
-1.19
-1.29
-2.52
-1.76
-1.29
-1.95
1.29
-2.14
+5（高い）
J
-3.48
-3.76
-3.67
-3.76
-3.76
-4.05
-3.29
-3.67
-3.76
4.14


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DKJ4D4MQE1.jpg)

提案手法 - 流れ ❶ 主観的な類似度データセットの構築
❷ 定量的にいくつかの指標の類似度を算出
❸ ❶と❷を照らし合わせて類似度評価式を導出


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLE1Z48LJG.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：
文字全体の要素：


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8GEW9XZQE2.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離
文字全体の要素：


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/W47Z961373.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離・曲がり度合い
文字全体の要素：


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KYJ6K2LZJV.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離・曲がり度合い・
長さ
文字全体の要素：


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GJ5P219J4.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離・曲がり度合い・
長さ・面積
文字全体の要素：


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4LE33K12E5.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離・曲がり度合い・
長さ・面積
文字全体の要素：


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V8ED43X6JG.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離・曲がり度合い・
長さ・面積
文字全体の要素：縦横比
0.8
1.2
1
1


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4V7PM4KZ78.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離・曲がり度合い・
長さ・面積
文字全体の要素：縦横比・重心の距離


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L2JV9XVMEQ.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離・曲がり度合い・
長さ・面積
文字全体の要素：縦横比・重心の距離・バランス


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Z5EGZVLX7L.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 l ひとは何をもって文字を似ていると思うか？
各ストロークの要素：ユークリッド距離・曲がり度合い・
長さ・面積
文字全体の要素：縦横比・重心の距離・バランス


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V4JQL6Y5EP.jpg)

提案手法 - ❷あらゆる要素の類似度算出 !"#$%& :
ユークリッド距離
!1'/,$&2 :
重心座標の距離
!%#'()"#$%& :
ストロークごとの
ユークリッド距離
!/3"-*& :
縦横比の類似度
!*+',- :
!./0/%*- :
曲率グラフの差
!3&'#4-)/3"-*& :
ストロークごとの
縦横比の類似度
バランスの類似度
!0-%1&5 :
!/'-/ :
ストロークの
面積の類似度
ストロークの
長さの類似度
67
!0-%1&5 = 67 /68
68


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DK74D4WVJ1.jpg)

提案手法 - 流れ ❶ 主観的な類似度データセットの構築
❷ 定量的にいくつかの指標の類似度を算出
❸ ❶と❷を照らし合わせて類似度評価式を導出


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PLJ1Z4Y47G.jpg)

提案手法 - ❸類似度評価式の導出 l 以下の重回帰分析を行なう
目的変数：人手によって構築された
類似度評価値の平均値
従属変数：定量的に算出された各指標の類似度
l 重み !" ~!$ と切片%にあたる部分を求める
&'(')*+',- &./+0 = 23 ×56/'7, + 29 ×57/+(:6/'7, + 2; ×5.<+=0
+ 2> ×5)07?,@ + 2A ×5*+0* + 2B ×5?+*=',- +
+ 2C ×5*D60., + 2E ×5D,+/F0:*D60., + 2G ×5H*)*7.0 + H


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8GJW9XGZJ2.jpg)

類似度評価式の導出結果
l 1画の場合：
!"#"$%&"'( !)*&+ = -. /-0 − 0. 0/2×45*"6' −7. -28×4)9&:+
− ;. ;0<×4$+6='> − ;. <?@×4%&+%
−0. 078×4=&%:"'( − ;. 8?0×4%A5+)'
l 2画以上の場合：
!"#"$%&"'( !)*&+ = -. <0@ − 0. 0?@ ×45*"6'
−0. 0;<×46*&#B5*"6' −/;. ?;<×4)9&:+
−0. 7-/×4$+6='> − 0. ;87×4%&+%
−0. 07<×4=&%:"'( − ;. 2<;×4%A5+)'
−0. ;<<×4A'&*C+B%A5+)' − 0. 7-/×4D%$%6)+


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/W4EZ96LLE3.jpg)

評価式の当てはまり具合
l 1画の場合：
決定係数 RC = 0.76
!"#"$%&"'( !)*&+ = -. /-0 − 0. 0/2×45*"6' −7. -28×4)9&:+
− ;. ;0<×4$+6='> − ;. <?@×4%&+%
−0. 078×4=&%:"'( − ;. 8?0×4%A5+)'
l 2画以上の場合： 決定係数 RC = 0.82
!"#"$%&"'( !)*&+ = -. <0@ − 0. 0?@ ×45*"6'
−0. 0;<×46*&#G5*"6' −/;. ?;<×4)9&:+
−0. 7-/×4$+6='> − 0. ;87×4%&+%
−0. 07<×4=&%:"'( − ;. 2<;×4%A5+)'
−0. ;<<×4A'&*H+G%A5+)' − 0. 7-/×4I%$%6)+


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KY76K2WM7V.jpg)

評価式の当てはまり具合
l 1画の場合：
決定係数 RC = 0.76
!"#"$%&"'( !)*&+ = -. /-0 − 0. 0/2×45*"6' −7. -28×4)9&:+
− ;. ;0<×4$+6='> − ;. <?@×4%&+%
−0. 078×4=&%:"'( − ;. 8?0×4%A5+)'
l 2画以上の場合： 決定係数 RC = 0.82
!"#"$%&"'( !)*&+ = -. <0@ − 0. 0?@ ×45*"6'
−0. 0;<×46*&#G5*"6' −/;. ?;<×4)9&:+
−0. 7-/×4$+6='> − 0. ;87×4%&+%
−0. 07<×4=&%:"'( − ;. 2<;×4%A5+)'
−0. ;<<×4A'&*H+G%A5+)' − 0. 7-/×4I%$%6)+


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5G75P2MQ74.jpg)

類似度評価の算出例
A
84%
B
37%


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V9J2649WER.jpg)

手書き特性の再検証
今回の類似度評価手法を用いて以下の
平均手書き文字の特性を再検証
❶平均文字の収束性
❷利き手・非利き手平均文字の類似性
l 図形においても適用してみる


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5DEY9M497M.jpg)

❶平均文字の収束性
l 一定数平均を取ればある形に収束するという
仮説を検証
l つまり10回書かれた文字があった場合、
偶数回目に書かれた5回分の文字の平均
＝奇数回目に書かれた5回分の文字の平均
になるはず
l ユーザごとに偶数平均文字と奇数平均文字の
類似度を比較することで検証


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2VJNLWYDE8.jpg)

-5 +5


# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GYE94XP873.jpg)

結果：❶平均文字の収束性
l ひらがな全てにおいて、平均99.5%という
高精度で自身の偶数平均文字と奇数平均文字
が一致していた
l 一致していなかったものも書き順の違いなど
による影響だった
l 平均文字は収束することが明らかになり、
5回ほどでも十分に収束することがわかった


# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5GE8Q2DZ7D.jpg)

❷利き手・非利き手平均文字の類似性
l利き手と非利き手の平均文字は類似す
るかを検証
lユーザごとの利き手平均文字と非利き
手平均文字の類似度を比較する


# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/MLELX2M1ER.jpg)

-5 +5


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/54JML8Y57W.jpg)

結果：❷利き手・非利き手平均文字の類似性
l ひらがな全てにおいて、平均51.4%という
精度で自身の利き手平均文字と非利き平均
文字が一致していた
ランダムに選択した時の一致率：10%
l ランダムに選択した際の一致率よりはかなり
高いがそれほどいい精度ではなかった


# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/ZPJRK59Z79.jpg)

考察
l 文字における利き手平均と非利き手平均の
一致率が低かったことに対する考察
利き手と非利き手で書く文字はすこし傾きが違う？
今回の手法ではその傾きが考慮できていなかった


# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/NPEXLKQ1EX.jpg)

-5 +5


# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/63EKL59M7D.jpg)

-5 +5
12
93.1%
6


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4L733KW275.jpg)

今後の課題
l 有用性を示すための精度検証
提案手法による類似度評価が、本当にひとの
評価と一致したものになっているか？の検証
（交差検定などで精度評価の実施予定）
ベースライン手法であるユークリッド距離による
評価との比較実験の実施
l精度の向上
傾きなどの他の類似要素の追加
類似度評価データの改善


# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V87D43K6EG.jpg)

まとめ
背景
手書き文字を定量的に扱うことで
手書きをよりよくする研究が存在
目的
ひとの手書き文字の捉え方を考慮した類似度
評価手法の提案をし、手書きの特性解明に応用！
提案手法
主観的な類似度といくつかの指標に基づいた
定量的な類似度を照らし合わせて、ひとが感じる
文字の類似度を定式化
手書きの特性
解明への適用
平均文字の収束性や
利き手・非利き手平均文字の類似性を明らかに！
今後の課題
l 類似度評価データセットの改善や傾きなどの他の
指標の追加による精度の向上
l 精度評価実験の実施