@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00160386,
 author = {重本, 賢太朗 and 清水, 忠昭 and 鈴木, 慶 and 吉村, 宏紀 and 松村, 寿枝 and Kentaro, Shigemoto and Tadaaki, Shimizu and Kei, Suzuki and Hiroki, Yoshimura and Toshie, Matsumura},
 issue = {5},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {May},
 note = {我々は，空中手書き文字（AHC）入力システムのための自動的な文字分割手法の開発を行ってきた．これまでに提案した手法では，平仮名のAHCについて高い精度で文字分割に成功したが，連続して入力可能な文字数に制限があった．本稿では，同一領域に重ねて文字を入力する方法により入力文字数に制限のない文字分割手法を提案する．提案手法では，AHCのストロークを評価する5つのストローク評価指標を学習したサポートベクタマシン（SVM）によりストローク判別して文字分割を行う．提案手法によるストローク判別は，学習データでは，移動ストローク87.0%，文字ストローク96.5%の正解率となった．評価データに対しても，移動ストローク84.9%，文字ストローク96.1%の正解率を示した．試作した提案手法のデモ・システムについても紹介する．, In this paper, we propose a segmentation method for an aerial handwriting character (AHC) input system. This work is an extension of a previously proposed hiragana AHC segmentation method that achieved high accuracy. However, its number of input characters was limited. In this paper, we propose a character segmentation method without such a limitation by overwriting characters on the same input area. Our method separates an AHC trajectory into characters by stroke distinction using a support vector machine (SVM) trained with five stroke evaluation indexes. The results of the evaluation experiments show that the detection accuracy was 80.9% for transition strokes and 98.1% for character strokes in the closed test, whereas it was 78.9% and 97.7%, respectively, in the open test. We also present a prototype system of the proposed method.},
 pages = {1514--1523},
 title = {入力文字数制限のない平仮名空中手書き文字の分割法},
 volume = {57},
 year = {2016}
}