多次元構造解析の確立による手書き数式認識の高次化

2019 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 19H01117
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Tokyo University of Agriculture and Technology
• Principal Investigator: Nakagawa Masaki 東京農工大学, 学内共同利用施設等, 特任教授 (10126295)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): NGUYENTUAN CUONG 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 特任助教 (10814246)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

手書きの数式を2次元のパターンとみなし、長短期記憶（LSTM: Long Short-Term Memory）や注意機構などの最新の深層学習手法とマルコフ確率場などの従来手法を組み合わせて、その認識性能を向上させる研究である。
手書き数式の自動認識の性能を飛躍的に向上させることができれば、数学教育における記述式試験問題において採点にかかる労力の大幅な削減につながる。