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  1. 研究報告
  2. コンピュータと教育(CE)
  3. 2024
  4. 2024-CE-176

ドローイング作品に含まれるストローク形状に関する評価機能とストローク形状分類モデルの改良

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/239737
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/239737
ac182c2a-bb3d-463b-9918-d7cf8b047886
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CE24176001.pdf IPSJ-CE24176001.pdf (2.5 MB)
 2026年9月28日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CE:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-09-28
タイトル
タイトル ドローイング作品に含まれるストローク形状に関する評価機能とストローク形状分類モデルの改良
タイトル
言語 en
タイトル Improvement of Stroke Shape Classification Model and Evaluation Function for Stroke Shapes in Drawing Works
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 学生セッション&一般セッション(1)
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
信州大学大学院
著者所属
信州大学
著者所属
信州大学
著者所属
ものつくり大学/信州大学
著者所属(英)
en
Graduate School of Science & Technology, Shinshu University
著者所属(英)
en
Shinshu University
著者所属(英)
en
Shinshu University
著者所属(英)
en
Institute of Technologists / Shinshu University
著者名 浅井, 雄大

× 浅井, 雄大

浅井, 雄大

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香山, 瑞恵

× 香山, 瑞恵

香山, 瑞恵

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舘, 伸幸

× 舘, 伸幸

舘, 伸幸

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永井, 孝

× 永井, 孝

永井, 孝

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究の目的は,美術教育における基礎技術とされるドローイング学習を支援するシステムの開発である.我々はこれまで,ドローイングのスキル獲得を支援するシステムを構築・運用し,ドローイングデータを蓄積してきた.本研究では,蓄積されたドローイングデータを用いて,本システムに実装されている,ストロークの形状に対する評価機能の改良を目指す.この評価機能には,ストローク形状が好ましいか否かをルールベースにより分類するモデルを使用している.しかし,この分類モデルの分類精度の評価は不十分である.そこで本稿では,まず,美術熟練者によるストローク形状の評価を用いて,既存の分類モデルによる分類精度を評価する.そして,分類精度向上のため,機械学習手法を用いた分類モデルを開発する.最後に,開発した分類モデルを用いた,ストローク形状に対する新たな学習支援方法を提案する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The purpose of this study is to develop a system to support the learning of drawing, which is considered a fundamental skill in art education. We have built and operated a system to support the acquisition of drawing skills, and have accumulated drawing data. In this study, we aim to improve the stroke shape evaluation function implemented in the system by using the accumulated drawing data. The evaluation function uses a rule-based model that classifies whether a stroke shape is desirable or not. However, the accuracy of this classification model has not been fully evaluated. In this paper, we first derive the classification accuracy of the existing classification model using the stroke shape evaluation by an art expert. Then, to improve the classification accuracy, we develop a classification model using machine learning methods. Finally, we propose a new learning support method for stroke shapes drawn by learners using the developed classification model.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10096193
書誌情報 研究報告コンピュータと教育(CE)

巻 2024-CE-176, 号 1, p. 1-7, 発行日 2024-09-28
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8930
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:11:18.222802
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