はじめに

中村研究室B4の瀬崎夕陽です。

自分は2025年1月14～15日の2日間にわたって沖縄（沖縄産業センター）で開催されたHCI211に参加してきました。1月なのに日中は上着無しでも過ごせる心地よい風吹く南の島でした。

自分は今回「微細な筆圧変化を用いたシート判別手法の提案」というタイトルで発表をさせていただきました。

研究内容

背景

タブレット端末を用いた描画ツールは多機能でユーザの意図を反映させるようになった一方、増えすぎたために目的の機能へのアクセスが困難になってしまっています。

この問題に対して、物理的なインタフェースを用いることで解決をする提案は多々行われていますが、そのどれも新規の電子的デバイスを用いており一般化するには実装に難を抱えます。

そこで本研究では、システムへの入力に筆圧を用いることにより既存のタブレットとデジタルペンのみを用いてそれを実現するシステムを提案します。

 

提案手法

本システムの仕組みは、「筆記対象物の凹凸に引っかかると、微細な筆圧変化が生じる」という特徴を用いて、筆圧変化をシステムへの入力に用いています。
例えば、筆記を行う際に筆記対象物がザラザラした表面のものでは筆圧変化が小刻みに起こる一方、滑らかな表面では筆圧変化が少なくなることが予想されます。

この筆圧変化の違いを用いて「タブレットのディスプレイ上に規則的な溝のあるシートを敷きその上で筆記する際に生じる微小な筆圧変化を利用したシート識別手法」を提案しています。

結果

本論文では、6つの異なる溝を持つシートを用いて行った筆記データの筆圧項目から、どのシートが使用されたかを判別することを目指しました。

実験で用いた6種類のシート

JavaScriptで実装したシステムを用いて、横直線を2往復する筆記データを各シート60回分、計360データを分析対象としました。

• 全体での筆圧変化を用いたシート判別の正解率は0.74で、本手法が一定の精度でシートの判別を行うことが明らかとなりました。

実験の分類確率

• シートの識別が主であるため、4つの組み合わせに絞って推定しました。

 

4組に絞った際の分類確率

• • 最大正解率：0.90
  • 最低正解率：0.70
    • シートの組み合わせによって精度のばらつきがあり、最適な組み合わせが存在することが明らかとなりました。

今後の展望

• 様々な溝パターンでの検証および組み合わせを考慮したシート選定します。
• データセット構築の際に、描画点取得数の不足が懸念されたので、ネイティブアプリケーションによる増加を行います。
• 筆圧変化をシステムへの入力として用いる新たなソフトウェア操作への適用を目指していきます。

スライド

書誌情報

瀬崎 夕陽, 関口 祐豊, 中村 聡史. 微細な筆圧変化を用いたシート判別手法の提案, 第211回ヒューマンコンピュータインタラクション研究会, 2025.

感想

今回で2回目の学会発表とまだ不慣れな部分が多かったですが、一緒に行った研究室の仲間と共に大いに楽しめた学会でした！！（沖縄という場も、快適な気候・おいしい料理の数々に出会えて最高でした）

また、今回関わっていただいたkakuグループのメンバー、先生並びにご協力頂いた皆様本当にありがとうございました。加えて、今回の学会発表で様々な視点から有意義なご意見を頂きましたこと、非常に感謝しております。学会という場で発表したことにより、自分の研究であることがまさに自覚しました。これから、より大きな場でも発表したいと思っておりますので、今後ともよろしくお願いします！