iLabo書写学習システム認識例

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きれいさ判定は、とめ、はね、払い、かたむき、接続(T字・L字・交差)、バランス毎に設定された閾値により行います。これらの情報は、開発キットの中にAPIとして提供します。したがって、これらを利用することにより、特徴ある漢字判定のアプリケーション構築が可能です。

筆順間違いの例

 

筆順間違いをエラー表示

 

正しい筆順をアニメーション表示

 

入力された筆順と正しい筆順を比較表示

 

色分けで誤り箇所を指摘

画数間違いの例

画数の間違いをエラー表示

きれいさ判定の例ー接続・はねに問題あり(筆順・画数は正しい)

接続(T字・L字・交差)はね・とめ・払いのきれいさを判定

きれいさ判定の例ー書体のバランスが崩れている(筆順・画数は正しい)

傾きのきれいさを判定

エラー表示で警告

きれいさ判定の例ーとめ・はね・傾きに問題あり(筆順・画数は正しい)

はね・とめ・払い傾きのきれいさを判定

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