| 研究課題/領域番号 |
20K20632
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
小山田 耕二 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (00305294)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
13,780千円 (直接経費: 10,600千円、間接経費: 3,180千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 可視化 / 視覚的分析 / ラプラス方程式 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、ラプラス方程式を使って、三次元CT装置を使って取得された冊子体三次元画像からページデータを効果的に抽出する手法を開発し、その有用性を確認することである。冊子体は、インクで印字された複数枚のページを綴じたもので、ページを捲らずに冊子体を構成するページを表示することを大きな目標とする。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、3D CTスキャナーで取得した冊子体の3D画像から、ページデータを正確に抽出する手法を開発することが目的とされた。仮説として、各ページ面を等値面とするようなスカラー場を生成すれば、正しくページ情報を抽出できるとされた。具体的には、ラプラス方程式を使用してスカラー場を生成し、ページ面を等値面として抽出し、画像をマッピングする方法を提案した。さらに、教師あり学習を用いた画像分類器を構築し、提案手法を2つのデータセットで検証した。結果として、提案手法はテキストの重ね合わせがあっても、高い精度でページを抽出することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究では、3D CTスキャナーで取得された冊子体の3D画像からページデータを正確に抽出する手法を開発した。この手法は、スカラー場を生成するためにラプラス方程式を使用し、教師付き学習を使用して画像分類器を構築した。提案手法は、2つのデータセットでテストされ、高い精度でページデータを抽出することが示された。この研究の成果は、歴史的資料や図書館のコレクションのデジタル化に役立ち、文化遺産の保存に貢献することが期待される。
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