| 研究課題/領域番号 |
15J08654
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2015-04-24 – 2017-03-31
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| キーワード | mathematical expressions / 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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| 研究実績の概要 |
27年度の研究成果を以下にまとめます：
1．構造解析や位置関係を分類する方法を提案して学術論文誌に投稿して若干の修正を条件に採択されました（筆頭論文）．
2．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ました．その結果をまとめて国際会議に発表します（筆頭論文）．
3．Deep learning技術を実現して数式認識精度を向上させました．その結果をまとめて国際会議に発表しました（共著論文）．また，学術論文誌にも投稿しました（共著論文）．
4．数式と文字列が混在した手書き認識手法を確立しました．国際会議に発表しました（共著論文）．
数式認識に関する研究（誤認識修正インタフェースや数式自動採点や手書き数式の行切出しなど）も国内学会に発表しました（共著論文）．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
27年度の計画に通り以下のことを完成しました：
‐パターンを収集してDeep Learning手法に学習することや構造解析と位置関係を分類する方法を提案することによって，数式認識システムを改善しました．これらの数式認識システムは2016年の数式認識コンテストに参加する予定です．
‐数式と文字列が混在した手書き認識のモデルを確立した．
‐数式認識に関する研究（構造解析と位置関係を分類する方法の提案を用いて）も進んでいます．
‐研究成果を国際会議で発表し，国際雑誌論文に投稿して若干の修正を条件に採択されました．
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| 今後の研究の推進方策 |
28年度の計画：
手書き数式パターンの収集を継続し，合計で200名程度の小中高校生から，問題解答中の手書き数式パターンを収集します．去年のデータと合わせて実験と評価を行います．スパイラル法に従って，実験，改良，評価を繰り返します．改善した数式認識システムは2016年の数式認識コンテストに参加します．
また，書き順の問題に対して筆順ソートする方法と筆順フリー方法を研究やシステムを開発します．本システムを様々なユーザに利用するためにANDROIDやIOSタブレットで実行し，評価します．研究成果を国際会議で発表し，国際雑誌論文に投稿します．最後に研究をまとめ，博士論文を執筆します．
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