2017 Fiscal Year Research-status Report
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17K01123
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
鶴岡 信治 三重大学, 工学研究科, 教授 (30126982)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高瀬 治彦 三重大学, 工学研究科, 教授 (10283516)
八神 寿徳 三重大学, 地域イノベーション推進機構, 助教 (10402554)
川中 普晴 三重大学, 工学研究科, 准教授 (30437115)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 文字認識 / 文書画像処理 / 画像の分離 / 筆記癖（個性）の推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、手書き答案用紙採点支援システムを構築するために、現在の問題を解決する独自のアルゴリズムを提案することを目的にしている。現在の大学では、大学生の文章作成能力を向上させるために、学生の文書作成能力を数量的に把握し、どの程度能力が向上したかを客観的に計測するシステムが構築されていない。そこで、本年度の研究では、実際の大学で行った期末試験の複数の行が筆記できる解答欄付きの記述式答案用紙を対象に、以下の独自の文書処理システムを試作し、スキャナで電子化した画像ファイルを対象にシステムを構築しながら、以下のような評価実験を行った。
（１）解答欄からの解答領域(部分画像)の分離：罫線付きの答案用紙に対して、罫線位置と文字の記入領域を推定し、解答欄から文字がはみ出して筆記された場合を含め、解答欄ごとの部分画像の正分離率の目標値９８％を達成した。
（２）複数行からの個別文字行の分離：解答欄内で文字行が曲がって筆記された文の分離はほぼ完成したが、上下の行で文字の接触がある文の分離はまだ問題点があり、今後も検討する。
（３）手書き文字認識精度:答案用紙は通常、1人の筆記者であり、筆記癖（個性）を少数の文字から推定する方法を構築し、認識性能を評価するために文字認識実験を現在行っている。
（４）キーワード認識精度と(5)文章理解に関する教員との一致度（理解度）については、まだ研究を始めておらず、平成30年度から研究を実施する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は初年度であり、今までに研究していなかった新しい答案用紙をスキャナで電子化し、解答欄を自動抽出するために、従来の文字の筆記領域を抽出する処理と異なる新しい処理アルゴリズムを提案し、試作しなければなければならなかったが、予想した結果となり、第1段階の（１）解答欄からの解答領域(部分画像)の分離は、ほぼ予定通り進んだ。また第2段階の（２）複数行からの個別文字行の分離についても新たな処理アルゴリズムを考案し、予想した精度で個別文字行を分離できるようになった。しかし、第3段階の（３）手書き文字認識精度については、難航しており、当初の計画を上回る研究成果は出ていない。
これらの進捗状況から、「（２）おおむね順調に進展している。」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後、第3段階の（３）手書き文字認識精度については、平成29年度の方法を修正した考えで、辞書作成アルゴリズムを試作することを検討し、評価実験を行う。また平成30年度からは、第3段階と平行して、平成29年度には、手が出せなかった第4段階である（４）キーワード認識精度と第5段階である(5)文章理解に関する教員との一致度（理解度）については、研究を始める予定である。
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| Causes of Carryover |
(理由）当初予定していたより、多人数の筆記者に筆記した頂いた手書き文字の多様性は高く、難易度の高い研究課題であり、新提案方法を構築しプログラムを作成するのに時間がかかり、研究成果がまだ学会で発表できる段階となっていない。そのため、研究成果を発表する旅費の使用が少なかったため。
（計画）平成29年度後半から新提案の方法の有効性の一部が確認でき、研究の方向性に関して有用な知見が得られたので、今後、研究成果が出る可能性が高く、平成30年度には学会でも発表できる予定である。
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