確率モデルと機械学習による手書き数式認識の高度化と手書き文字列との自動分離の研究
| Project/Area Number |
15J08654
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Human interface and interaction
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
LE DUC ANH 東京農工大学, 大学院工学府, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2017-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2016)
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| Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2016: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2015: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | mathematical expressions / incremental recognition / parsing algorithm / deep learning / end-to-end system / pattern generation / CYK parsing algorithm / context free grammar / bounding box gesture / stroke order variations / X-Y cut method / reordering stroke order / deep neural networks |
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| Outline of Annual Research Achievements |
28年度の研究成果を以下にまとめる：
1．手書き数式の複数の書き順に対応するためにシンボルの位置を用いてソートする方法を提案した．その結果をまとめて国際会議に発表した．また，この手法の改善を行い，学術論文誌に投稿中（筆頭論文）．
2．書き順に依存しない構造解析と書き順に依存しない構造解析を比較する研究を行った．その結果をまとめて国際会議に発表した（筆頭論文）．
3．数式認識システムを改善し、国際会議で数式認識コンテストに参加し，記号認識には2位と数式認識には3位になった．
4．構造解析を高速度化する手法やDeep learning技術を実現してエンド・ツー・エンドの数式認識システムを提案した．また，人工パータン生成手法も提案した．2本の論文を国際会議に投稿した（筆頭論文）．
5．手書き数式の準逐次認識手法やDeep learning技術を用いて数式記号認識を確立した．国際会議に発表したことや学術論文誌に採択した（共著論文）．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(14 results)
