A Dataset of Inertial Measurement Units for Handwritten English Alphabets

要約

この論文では、慣性測定ユニット (IMU) を利用し、インドの書記スタイルに存在する多様性を活用して、手書きの英語アルファベットを認識するためのデータセットを収集するためのエンドツーエンドの方法論を紹介します。
IMU は、手書きに関連する動的な動きのパターンをキャプチャするために利用され、アルファベットのより正確な認識を可能にします。
インドの状況では、地域や言語が異なると文体の異質性が原因でさまざまな課題が生じます。
収集したデータセットおよび収集システムは、この多様性を活用することで、より高い認識精度の実現を目指しています。
いくつかの予備実験結果は、インドの文脈で手書きの英語アルファベットを正確に認識する際のデータセットの有効性を示しています。
この研究は拡張することができ、パターン認識の分野に貢献し、特に多様な言語的および文化的文脈において、改良された手書き認識システムを開発するための貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This paper presents an end-to-end methodology for collecting datasets to recognize handwritten English alphabets by utilizing Inertial Measurement Units (IMUs) and leveraging the diversity present in the Indian writing style. The IMUs are utilized to capture the dynamic movement patterns associated with handwriting, enabling more accurate recognition of alphabets. The Indian context introduces various challenges due to the heterogeneity in writing styles across different regions and languages. By leveraging this diversity, the collected dataset and the collection system aim to achieve higher recognition accuracy. Some preliminary experimental results demonstrate the effectiveness of the dataset in accurately recognizing handwritten English alphabet in the Indian context. This research can be extended and contributes to the field of pattern recognition and offers valuable insights for developing improved systems for handwriting recognition, particularly in diverse linguistic and cultural contexts.

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