I Can’t Believe It’s Not Better: In-air Movement For Alzheimer Handwriting Synthetic Generation

要約

ここ数年、手書きの分析と認識のためのディープラーニングの利用がブームになっています。
筆跡分析の主な用途の 1 つは、健康分野での早期発見と診断です。
残念なことに、実際のケースの問題のほとんどは依然としてデータ不足に悩まされており、そのため深層学習ベースのモデルの使用が困難になっています。
この問題を軽減するために、一部の作品では合成データの生成に頼っています。
最近では、ガイド付きデータ合成生成、つまりドメインとデータの知識を使用して深層学習モデルのトレーニングに役立つ現実的なデータを生成する生成に向けた取り組みが増えています。
この研究では、アルツハイマー病に関する専門知識を手書き用に組み合わせ、よりガイド付きのデータ生成に使用します。
具体的には、合成データ生成のための空中の動きの使用を検討しました。

要約(オリジナル)

During recent years, there here has been a boom in terms of deep learning use for handwriting analysis and recognition. One main application for handwriting analysis is early detection and diagnosis in the health field. Unfortunately, most real case problems still suffer a scarcity of data, which makes difficult the use of deep learning-based models. To alleviate this problem, some works resort to synthetic data generation. Lately, more works are directed towards guided data synthetic generation, a generation that uses the domain and data knowledge to generate realistic data that can be useful to train deep learning models. In this work, we combine the domain knowledge about the Alzheimer’s disease for handwriting and use it for a more guided data generation. Concretely, we have explored the use of in-air movements for synthetic data generation.

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