文字画像データベースを用いたテキスト化に依存しない汎用毛筆画像検索の研究

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K12545
• Research Institution: National Institute of Japanese Literature
• Principal Investigator: 野本 忠司 国文学研究資料館, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (20321557)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 相田 満 国文学研究資料館, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (00249921)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 深層学習 / 文字認識 / 日本古典籍

Outline of Annual Research Achievements

(1) 本年度はくずし字認識モデルの先行研究の調査，設計に向けた準備を行った．
(2)くずし字の自動認識に関する研究は，まだ取り組みが少なく深層学習の活用も十分ではない．本年度は，いくつかの主要なモデルを実際に実装し，その有効性，効果の実験的確認を中心に行った．(3)PRMUくずし字認識コンテスト（2017）で優勝したモデル(CNN+RNN)をベースに多重アテンション機構 (multi-headed attention)，残差ネットワーク(residual networks)，位置埋め込み(position embedding)による拡張に取り組んだ．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

調査，モデルの実装，予備実験に予想以上に時間がかかり，やや遅延している．

Strategy for Future Research Activity

アーキテクチャーの見通しがついてきたので，試行実験を繰り返し，ハイパーパラメータの調整，モデルの改良を行う．国文学研究資料館古典籍共同研究事業センター蔵字形データセット，2017PRMUくずし字認識コンテストデータセットを用い，本手法の有効性を検証する．

Causes of Carryover

当初予定していた出張を取りやめたため差額が発生した．次年度の出張費用に転用する．