情報処理学会 インタラクション 2018
IPSJ Interaction 2018

1B42
2018/3/5

筆圧・傾き推定のためのペングリップ型デバイスの提案と実装
近藤 杏祐1,a)

寺田 努2,3,b)

塚本 昌彦1,c)

概要：スタイラスペン（ペン型入力デバイス）はタブレット端末上でのデジタルイラスト作成などに使用されるケースが増えつつある．一般的に普及しているスタイラスペンは，筆圧や傾きの検知機能をもたず，単に指先のかわりのポインティングデバイスとして使用されており，ペン型である利点を充分に活かせていない．そこで，本研究では特にデジタルイラスト作成者に向けた，一般的なスタイラスペンに筆圧や傾き情報を付与するための，着脱可能なペングリップ型デバイスを提案し，性能を評価した．

1. 研究背景と目的述べる．このことから，ペンの状態は把持する力と関係があると考えられる．ペンの状態と把持する力に関する研究

ペンは古くから我々が慣れ親しんだツールの一つであとして，山下らはペンの把持力の時系列変化から，ペンとり，ペンによる筆記は手軽で，完成された情報生成手段で紙面との接触・非接触を判別することで，筆記量を推定すある．スタイラスペン（ペン型入力デバイス）もその特徴るシステムを提案している [2]．このシステムからもペンをもち，タブレット端末の入力デバイスとして使用されるの状態とユーザの把持力には関係があることがわかる．しケースが増えつつある．現在，スタイラスペンはタブレッかし，このシステムではペンの筆圧や傾きといった詳しいト端末などでのデジタルイラストの作成や手書き文字入力状態は推定できていない．など幅広い用途で利用される．しかし，一般的に普及してそこで，本研究では特にデジタルイラスト作成者に向けいるスタイラスペンは，静電容量方式のものが多く，これた，一般的なスタイラスペンに筆圧や傾き情報を付与する

は筆圧や傾きの検知機能をもたず，単に指先のかわりのポための，着脱可能なペングリップ型デバイスを提案し，性インティングデバイスとして使用されており，ペン型であ能を評価した．

る利点を充分に活かせていない．筆圧や傾きの検知機能をもつ，電磁誘導方式，アクティブ ES 方式などの方式を採用したデジタイザスタイラスもあるが，それらは対応製品でしか使えないという問題点がある．

2. 提案システム
2.1 システム構成
本研究で提案するペンの状態の推定システムでは，図 1

特にデジタルイラスト作成において，筆圧やペンの傾きに示すように，3D プリンタによって作成したホルダーに（仰角）の情報は重要である．筆圧はデジタルイラストに3 つの 3 軸力覚センサ（タッチエンス社，ショッカクチッ

おけるインクの濃淡やブラシの太さなどを表現するためにプ SP タイプ）を手の母指・示指・中指の 3 指それぞれに用いられ，ペンの傾きはデッサンなどでの鉛筆を寝かせた当たるように格納したペングリップ型デバイスをペンに装表現などに利用されるパラメータである．

着する．3 軸力覚センサは 3 軸方向の力を検知できるセン

重田はペンを把持する指先の力と筆圧との関係について，把持力が増加すれば筆圧も増加する傾向が見られた [1] とサである．実装したデバイスは太さの合うペンであれば取り付けや取り外しが容易にでき，汎用性が高い．
ペングリップ型デバイス内のセンサから出力電圧を評価

123a)b)c)

神戸大学工学部
Faculty of Engineering,Kobe University
神戸大学大学院工学研究科
Grad. School of Engineering, Kobe University
科学技術振興機構さきがけ
JST PREST
kondo-kyosuke@stu.kobe-u.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@eedept.kobe-u.ac.jp© 2018 Information Processing Society of Japan

基盤が測定し，そのセンサ値を PC で分析し，ペンの筆圧と傾きの推定を行う．

2.2 推定手法
筆圧の推定は，k 近傍法を基にした手法で行う．センサ345

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Actual Activitiesa

図 1 提案デバイス

a = thirtyb = fortyc = fiftyd = sixtye = seventyd = eightye = ninety
P rec is ion

cdefg

Recall020002601046153
5129023501744613180685044870012204612932
50000026
00000000

0.00
0.43
0.62
0.28
0.21
0.23
0.00

0.00

0.25

0.53

0.23

0.18

1.00

0.00

0.34

図 3૮ଲ਼ౕb

傾き推定の Confusion Matrix

プリングを行った．テストデータにおける正解筆圧値と推定筆圧値との絶対誤差を算出した．



k=38 とした場合の推定筆圧と正解筆圧との絶対誤差の

ヒストグラムを図 2 に示す．テストデータにおける正解筆

圧は 0〜769 の範囲であり，平均絶対誤差は 85.2 とテストデータにおける最大正解筆圧値の 11.1%の誤差となった．
‫ࠫޣ‬

また，最大正解筆圧値の 20%以内の誤差になったデータが全体の 85%であり，多くの場合で提案手法が有効であることが確認でき，最小誤差は 0 と正解筆圧値と同じ筆圧が推図 2

評価実験における推定筆圧の誤差のヒストグラムから取得する 9 個（3 指 ×3 軸）のセンサ値に 0.25 秒（5定できたが，一方で最大誤差は 542 と大きくなった．

3.2 傾き推定サンプル）の平均・分散を加えた合計 27 個を特徴量とす

傾きは，実験で今回使用したペンタブレットで取得可能

る．正解データとして，センサからの特徴量セットとペンな筆記中の仰角 30◦ 〜90◦ の範囲で 10◦ ずつ (30◦ 以上 40◦

タブレットによって取得した正解筆圧値を対応付け，記録未満，40◦ 以上 50◦ 未満，…，80◦ 以上 90◦ 未満，90◦ ) のする．テストデータが与えられた場合，正解データとテス分類をする．正解データおよびテストデータは 30◦ 台となトデータで特徴量の 27 次元ユークリッド距離を算出する．

るように意識して 10 回のストローク，40◦ 台となるようにユークリッド距離が短い k 個の正解データを抽出し，それ意識して 10 回のストロークと 80◦ 台まで描画した．

らの正解筆圧値の平均を推定筆圧とする．

ランダムフォレストによって分類した結果を 10-fold

傾きは，取得した 9 個のセンサ値をランダムフォレスト

cross-validation で推定精度を評価した．推定結果を図 3を利用して推定する．デジタルイラスト作成において傾きに示す．実験で行った分類では，F 値は 0.341 と低い値に情報が利用されるシチュエーションとして，鉛筆や筆のよなっているが，隣接するセルにデータが多く存在しており，うなブラシでの寝かせた表現やマーカーなどの面によっておおまかには推定できていることがわかった．

太さが違うブラシでの表現などがあげられるが，これらの多くは 1 つのストロークが概ね一定の角度である．よって

4. まとめと今後の課題

傾きを 10◦ ずつに区切って分類を行う．ペンの傾きの正解

本研究では，ペンの筆圧・傾きを推定するためのペング

データは筆圧と同様にペンタブレットで事前に正解仰角をリップ型デバイスを提案した．筆圧推定の評価実験より，取得し，学習器を作成する．

平均誤差が最大正解筆圧の 11.1%の認識精度で推定できる

3. 評価実験

ことを確認した．傾き推定の評価実験により，F 値で 0.341の認識率を得られた．今後は把持状態には現れにくいペン提案した推定手法の性能を評価するための実験を行った．の状態の変化をアプリケーション上で補正するなどの対策や特徴量の検討が必要と考えられる．

3.1 筆圧推定
筆圧推定において，正解データとして，5 回，合計 30 分のイラスト描画時における特徴量セットとそれに対応する正解筆圧値を取得し，テストデータとしては約 7 分のイラ

参考文献
[1]

スト描画時における特徴量セットを取得した．正解筆圧値測定用のペンタブレットは Wacom 社の Intuos4 を使用した．正解データにおいて，筆圧値の低いデータサンプル数が少なく，データの不均衡が見られたため，オーバーサン© 2018 Information Processing Society of Japan[2]

重田定義: いわゆる ONE HAND WRITING の負荷について-複写枚数と筆圧・握圧との関係, 産業医学, Vol. 15,No. 3, pp. 254–255 (May 1973).
山下真由, 伊藤雄一, 高嶋和毅, 尾上孝雄: ペン把持力のセンシングによる筆記量推定手法, ヒューマンインタフェー
ス学会研究会研究報告集, Vol. 18, No. 5, pp. 3–8 (June2016).

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