2019 Fiscal Year Research-status Report
Ubiquitous information retrieval technologies for digital archives of historical characters and Kao signatures.
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18K00972
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| Research Institution | J. F. Oberlin University |
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Principal Investigator |
耒代 誠仁 桜美林大学, リベラルアーツ学群, 准教授 (00401456)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 情報検索 / 字形画像検索 / 画像処理 / デジタルアーカイブ利活用 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
古文書に記された文字画像の検索システムであるMOJIZOのアップデート、およびスマートフォン用画像処理アプリにおけるユーザインタフェースの試作及び検証を実施した。
MOJIZOのアップデートは、大きく2点ある。1点目は、検索対象となるデジタルアーカイブの一つである東京大学史料編纂所の「電子くずし字辞典」（https://wwwap.hi.u-tokyo.ac.jp/ships/）に収録された代表字形画像の変更に対応するものである。字形画像の変更は、対象となる代表字形画像の公開範囲を拡張する（オープンデータ化も視野に入れた）ものであり、データベース／デジタルアーカイブの利活用促進を大きな目的とするMOJIZOにとって重要なアップデートとなる。2点目は、MOJIZOの字形抽出に利用している画像処理に関するものである。従来手法では、古文書の多階調画像に対して字形を比較的誤抽出しやすいことが課題であった。そこで、新しい代表字形画像を含めた多数の字形画像をベンチマークとして画像処理の手法及び各種パラメータを精査し、字形抽出の精度を高めた。
スマートフォン用画像処理アプリにおけるユーザインタフェースの試作及び検証については、複数のパラメータを持つ画像処理を小型液晶画面上で操作するアプリケーションの可能性を明らかにした。多数のパラメータを持つ画像処理は、パターン空間上で複雑な分布を持つ字形画像のノイズ除去に有望であるが、スマートフォンの画面サイズにパラメータ調整用のユーザインタフェースを実装することによる課題は十分に議論されていない。そこで、従来から公開してきたアプリMOJIZOkinにマルチパラメータの画像処理を実装し、奈良文化財研究所の専門家による評価実験を実施した。その結果、パラメータごとの役割をユーザが把握できれば有用性につながる可能性を示すことができた。
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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
まず、デジタルアーカイブの拡充に対応した古文書字形検索システムのアップデートにより、デジタルアーカイブ側のユーザ拡大に合わせた字形画像検索の有用性向上という相乗効果を生み出す準備が整ったものと考えている。検索手法は検索対象に合わせてアップデートする必要があり、その効果は今後明らかにできるものと考えている。次に、古文書字形検索システムが利用する画像処理の改善によって、検索精度の向上が期待できる。字形検索システム内部の処理については利用者が直接調整を行うことが難しいため、精度と安定性の両立が鍵となるが、今回のアップデートでは画像処理の基本ルールを変更しないことで安定性を確保しつつ、課題であった箇所にフォーカスした改善を実現することができた。また、スマートフォン用画像処理アプリにおけるユーザインタフェースの試作及び検証については、これまで明らかではなかった知見を得ることができたと考えている。
ただし、それぞれの研究においてはコロナ禍による影響を受け、評価実験の実施スケジュールなどに若干の遅れを生じている。研究に必要な機材の調達、および協力者らとの打ち合わせなどについても年度末を中心に遅れが見られた。経済状況の回復およびオンライン技術に対する環境整備などを通して挽回を図りたい。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在は、各種情報技術の適用範囲を古文書字形に絞り込んで技術の改善を図っているが、花押を含む他のデータに対する検証を早期に開始し、多様性のある技術の実現につなげていく必要がある。これについては、パターン認識技術に加えてクラウド技術およびユーザインタフェース技術によるマン・マシン協働が鍵になると考えており、その実装と検証を急ぎたいと考えている。また、研究活動における協力者とはZoom、Microsoft Teamなどを用いたリモートでの協力体制が構築されつつあり、コロナ禍による研究活動へのダメージを回復する見込みが立ちつつある。来年度は本科研の最終年度ということもあり、遅れを完全に取り戻すことは容易ではないが、目下の課題に取り組むところから成果を目指していきたいと考えている。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍により、出張の中止および発注した研究機材等の調達遅れなどが発生し、予算執行率が低くとどまっている。旅費についてはCOVID-19に関する状況の推移を見ながら必要に応じて執行していく。また、研究機材等については年度を開けてから入手性に改善が見られるため、研究推進に支障が出ないよう早期の執行を心掛ける。
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