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瀬崎 夕陽

ペン筆圧×HCI / TUI / 筆圧入力

Stylus Pressure Sensing, Tangible UI

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概要

スタイラス筆圧のピークやその間隔から、筆記面の物体やシート特性を推定する手法を研究。
実験システム開発（Processing）と機械学習（Wekaを用いたRandomForest 等）、精度検証まで一貫して実施。

所属

研究分野

Human-Computer Interaction Tangible User Interfaces Stylus / Pen Computing Signal Processing

発表・論文

  1. 瀬崎 夕陽, 関口 祐豊, 中村 聡史.“溝間隔の違いによる筆圧変化を活用したシート埋め込み型ID認識手法.” 第33回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ（WISS 2025）. Slide / Demo
    概要 本研究では，デジタルペンを用いた手書きを補助するものとして，筆圧変動を利用して筆記対象物を識別可能とする手法を実現し，それを用いた支援システムを実装した．具体的には，一定間隔で溝を設けた透明な筆記対象物をディスプレイ上に配置し，筆記時の筆圧変化をもとに筆記対象物の識別を行う，既存のディスプレイとデジタルペンのみで実現可能な新しい筆記対象物識別手法を用いる．評価実験では，溝の幅が異なる4種類のシートを作成し，筆圧のピークに基づき判定する手法の精度検証を行った．実験の結果，識別精度0.78で推定可能であることがわかった．さらに，本手法の有用性を検証するため，物理カラーパレットや学習支援教材などのアプリケーション例を実装し，実用性を検証することで，分野にとらわれない様々な場所での応用可能性を示した．
  2. 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.” 情報処理学会 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）, Vol.2025-HCI-211, No.19, pp.1-8, 2025. Slide / Demo
    概要 ペンで筆記をする際，筆圧には必ず微細な変動が生じる．この変動は筆記対象物の表面特性により異なる特有のパターンを示すが，こうした表面特性と筆圧変動に着目した研究は十分に行われていない．本研究では，この微細な筆圧変動を利用して筆記対象物を識別可能とする手法の実現を目指す．具体的には，一定間隔で溝を設けたシートをディスプレイ上に配置し，筆記時の筆圧変化をもとにシートの識別を行う，既存のディスプレイとデジタルペンのみで実現可能な新しい筆記対象識別手法を提案する．本稿では，まずこの識別機構の精度と実用性を評価するため，溝の幅が 6 種類のパターンからなるシートを作成し，筆圧のピークに基づき判定する手法の精度検証から，適切な溝の幅について検討を行った．その結果，1.0mm と 2.0mm 幅は識別可能であるが，1.0mm と 1.5mm が共存する場合に識別は困難であることなどがわかり，3 種のシートに限定すると精度 0.98，4 種のシートに限定すると精度 0.90 で推定可能であることなどがわかった．
  3. 瀬崎 夕陽, 萩原 亜依, 髙野 沙也香, 中村 聡史, 掛 晃幸. “提示する文字形状の違いが読解問題の正答率に及ぼす影響.” 信学技報, Vol.123, No.188, HCS2023-65, pp.47-52, 2023. Slide / Demo
    概要 文字形状と記憶容易性に関する研究は多数行われており，可読性が低い文字形状が記憶容易性を上げることが明らかになっている．我々は，学習には記憶だけでなく理解も重要であると考え，文字形状と文章理解に注目した実験を行ってきたが，一人の実験協力者に複数の文字形状で問題を提示したことなどから，文字形状が及ぼす影響について明らかにできていなかった．また，読解にどの程度時間をかけているかなどの分析ができていなかった．そこで本研究では，一人の実験協力者に対して提示する文字形状を固定することとし，ゴシック体，明朝体，手書き文字2種類のうち1種類のみを用いた読解問題を，実験のために開発したWebシステム上で実施し，正誤問題に解答してもらった．実験の結果，読みにくい文字形状のものが読解問題の正解率を下降させるという，予想とは逆の結果が得られた．また，問題提示順番を前半と後半に分けた分析から，後半になると文字形状によって平均正解率の変動に違いがあること，平均解答時間が増加することなども明らかになった．
  4. Sezaki, Y., et al. “?????.” Tech Report, 2025. Preprint

    5. 共著論文

  1. 能宗 巧, 瀬崎 夕陽, 関口 祐豊, 中村 聡史.“平均化手法を用いた非利き手筆記練習手法の提案.” 情報処理学会 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）, Vol.2026-HCI-216, No.48, pp.1-8, 2026. Slide / Demo
    概要 両手で同時に文字や線を筆記する「両手同時筆記」は並行作業を可能にし，表現の幅を広げる筆記法であると考えられるが，非利き手の筆記能力の低さや左右の手の干渉などがその実現を困難にしている．本研究では，両手同時筆記の実現に向けた第一歩として非利き手の筆記能力を向上させるため，利き手の筆跡から生成した平均文字を手本に用いて，非利き手でそれを繰り返しなぞる練習法を提案した．提案手法では，左右の手を交互に使用することで利き手の運動イメージから技能転移を促進するとともに，非利き手での筆記文字が手本に漸近するアニメーションを提示し，誤差を把握できるフィードバックを行った．実験では，提案手法を用いる群と単回の自筆文字を手本としてなぞる比較手法を用いる群の2群に分けて練習を実施し，練習前後における非利き手の筆記能力の変化を評価した．その結果，提案手法は比較手法と同程度の筆記精度向上効果を維持しつつ，非練習文字にも効果が波及する安定した学習過程を実現する非利き手筆記練習手法であることが示された．
  2. 巻野 大悟, 能宗 巧, 瀬崎 夕陽, 関口 祐豊, 中村 聡史.“利き手・非利き手での手書き文字類似度判定手法とその検証.” 情報処理学会 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）, Vol.2026-HCI-216, No.47, pp.1-8, 2026. Slide / Demo
    概要 先行研究により，利き手の手書きと非利き手の手書きが類似する傾向が示唆されている．しかし，例えば左から右へと描く横線などのように，左手と右手とでは腕や手の動かし方が異なると考えられるものがあり，類似・非類似の文字特徴は明らかになっていない．そこで本研究では，利き手と非利き手の平均手書き文字において，類似しやすい文字および類似しにくい文字の特徴を明らかにすることを目的とする．ここではまず，大学生30名（右利き15名，左利き15名）を対象に，50種類の文字を利き手・非利き手でそれぞれ5回ずつ筆記を行ってもらうことでデータセットを構築する．そこで，文字のストローク方向や形状の縦横比，形状の複雑さなどに着目し，利き手と非利き手の手書き文字の類似度判定手法を実現するとともに，これらの特徴が左右の平均文字間の類似度に与える影響を分析した．また分析の結果，縦長な文字は類似するが，横長な文字は類似しない傾向が明らかになった．
  3. 伊藤 奈々美, 能宗 巧, 瀬崎 夕陽, 関口 祐豊, 中村 聡史, 近藤 葉乃香, 梅澤 侑己, 橋本 忠樹.“筆記のブレを利用したデジタルペンの重心の違いによる書き心地推定手法.” 情報処理学会 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）, Vol.2025-HCI-215, No.34, pp.1-8, 2025. Slide / Demo
    概要 スタイラスペンなどの既存のデジタル筆記具は種類が限られており，個々のユーザの書き心地の好みや身体的特性にあったペンを見つけることは容易ではない．ペンのもつ物理的特性の中でも，「重心」は指先にかかるモーメントを変化させ，筆記の安定性や操作性を左右するため，書き心地を決める重要な要素である．そこで本研究では，ペンの重心に着目し，筆記文字のブレを定量的に評価することで，書き心地の客観的な評価指標を確立することを目的とする．実験では，重心の異なるペンを用いて，4種類の文字を複数回筆記するタスクを実施し，主観評価と手書きのブレの相関を比較した．また，ペンの重心が文字の縦横比に与える影響についても検討した．その結果，参加者全体では強い相関が見られなかったが，特定の属性の参加者や文字において，重心が書き心地や文字の縦横比に影響を与えることが確認された．
  4. Ai Hagihara, Yuhi Sezaki, Sayaka Takano, Satoshi Nakamura, Akiyuki Kake.“The Disfluency Effect in Reading Comprehension: Findings from Paper and Screen Experiments.” 29th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, Vol.270, pp.2919-2928, 2025. Slide / Demo
    概要 Numerous studies have investigated the relationship between text format and memory performance, revealing that less readable text formats can sometimes enhance memory retention. This counterintuitive phenomenon is often referred to as the disfluency effect, which suggests that perceptual difficulty may lead to deeper cognitive processing. The objective of this study was to explore whether a similar disfluency effect would occur in reading comprehension. We therefore conducted two experiments: a paper-based experiment and a screen-based experiment. In both experiments, participants read passages presented in two font styles and two types of handwritten text, followed by reading comprehension questions. In the paper-based experiment, participants tended to perform slightly better when the text was more readable, although the difference was not statistically significant. In the screen-based experiment, where response times were recorded, participants spent less time answering when the text was less readable, and their accuracy was also slightly lower. These findings suggest that, in the case of long passages such as those used in this study, the cognitive load imposed by less readable text may interfere with comprehension, potentially offsetting the benefits predicted by the disfluency effect.
  5. 能宗 巧, 瀬崎 夕陽, 小林 沙利, 関口 祐豊, 中村 聡史, 近藤 葉乃香, 梅澤 侑己, 橋本 忠樹.“書き心地の改善に向けたペン先の摩擦が筆記のブレに及ぼす影響.” 情報処理学会 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）, Vol.2025-HCI-211, No.15, pp.1-8, 2025. Slide / Demo
    概要 デジタル端末上での手書きで用いるタブレット PC やスタイラスペンなどの電子機器は，その素材を容易に変更できないため，アナログの手書きに比べ書き心地が限定的であり，ユーザの嗜好や用途に適した機器に出会えないことが多い．その中でも，タブレットとペン先の摩擦は書き心地に大きく影響するが，従来のペーパーライクフィルムによるタブレット側での摩擦付与による書き心地改善には，視認性や操作性の問題が残る．そこで本研究では，ペン先の摩擦が手書き時に得られる感覚に及ぼす影響を調査し，その客観的評価手法として手書きのブレの妥当性を検討した．実験では，摩擦の異なるペン先を用いて，文字の筆記や図形の削除を行うタスクを実施し，主観評価と手書きのブレの相関を比較した．その結果，両タスクにおいて全体では強い相関がみられなかった一方で，個別の参加者や特定の文字においては摩擦特性が書き心地と手書きのブレに影響を与える可能性が示唆された．

※ フォーマット：著者. “題名.” 会議/誌名, 年.

学会発表

プロジェクト

mizo_classifier

筆圧ピーク列の特徴量（peak_count, interval_x）からシート識別（RandomForest）。

  • 実装：Processing / Weka
  • 評価：5-fold CV, Confusion Matrix

Real-time Peak Detector

筆圧ストリームのピーク検出（角度＋prominence）をリアルタイム描画。

受賞

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