| 研究課題/領域番号 |
18H01058
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 富山県立大学 |
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研究代表者 |
高木 昇 富山県立大学, 工学部, 教授 (50236197)
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| 研究分担者 |
荒木 智行 広島工業大学, 工学部, 教授 (20257413)
鈴木 貴 広島工業大学, 工学部, 教授 (40289260)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
13,910千円 (直接経費: 10,700千円、間接経費: 3,210千円)
2020年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2018年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
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| キーワード | 福祉情報工学 / アクセシビリティ / 視覚障害者 / 学習支援 / 応用情報 / パターン認識 / 教育工学 / アシスティブ・テクノロジー / 障害者支援 / 特殊教育工学 / 視覚障がい者 / 学習支援システム / 特別支援教育 / インクルージョンと共生社会 / 応用情報学 / 触図 / 音響システム |
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| 研究成果の概要 |
一般に物理現象や関数などのイメージを構築するために図やグラフなどの視覚情報の利用が必須であるが，全盲の視覚障害者が視覚情報へアクセスするのは容易でない．そこで，本研究では次の課題に取り組んだ．課題①線図形のパターン認識：印刷物の線図形や手書き線図形から触図を自動生成するための要素技術として，線図形のパターン認識技術開発を行った．課題②スマートフォンを利用した音声ガイド付触図システムの開発を行った．課題③64個のスピーカを矩形上に配置したスピーカ・アレイを試作し，線図形や物体運動の移動音呈示がどの程度正確に認識できるかの基礎実験を行った．触覚と聴覚のマルチモーダルな視覚情報呈示手段の示唆を得た．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
線図形のパターン認識では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を応用した技術開発を行った．線図形は，CNNが良く応用される一般物体画像と異なり，無地の背景に疎な前景で構成されるため新しいCNNを構築した．更に，視覚障害者でも利用可能な新しいオブジェクト指向型図形図形記述言語を試作した．視覚障害者が視覚情報へアクセスするには，触図の利用がほとんどである．即ち，触覚のみで図へアクセスしなければならない．これに対し，我々は聴覚による視覚情報へのアクセスを検討し，その可能性を示した．以上が学術的意義の概要である．また，視覚障害者の支援を目的とした研究のため社会的意義は大きいと言える．
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