E-Pen
Schriftrekonstruktion mittels ML-Time Series Classification
Überblick
E-PEN ist ein experimentelles Eingabesystem, das Handschrift über ein eindimensionales Drucksignal erfasst und mithilfe von Machine Learning in Text rekonstruiert. Im Fokus steht die Frage, wie viel Informationsdichte tatsächlich notwendig ist – mit dem Ergebnis, dass trotz minimaler Daten überraschend robuste Rekonstruktionen möglich sind.
Herausforderung
Die zentrale Herausforderung lag in der stark reduzierten Datengrundlage: Ein einzelner Sensor liefert lediglich eine eindimensionale Zeitreihe ohne räumliche Information. Um dennoch verwertbare Ergebnisse zu erzielen, waren umfangreiche Datenerhebung sowie die gezielte Nutzung von Kontextinformationen entscheidend.
Konzept & Umsetzung
Entwicklung eines Stifts mit integriertem Drucksensor sowie eines Interfaces zur Datenerfassung und -visualisierung. Auf Basis umfangreicher Trainingsdaten wurde ein Modell zur Zeitreihenklassifikation entwickelt, das durch kontextbasierte Nachverarbeitung ergänzt wird und zeigt, dass selbst unter extrem reduzierten Bedingungen eine überraschend hohe Rekonstruktionsfähigkeit erreicht werden kann.
Showroom
