| 研究課題/領域番号 |
16K00259
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| 研究機関 | 仙台高等専門学校 |
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研究代表者 |
大町 方子 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90316448)
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| 研究分担者 |
大町 真一郎 東北大学, 工学研究科, 教授 (30250856)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | パターン認識 |
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| 研究実績の概要 |
統計的にも構造的にも妥当な画像生成モデルを構築することを目的として研究を実施している。本年度は、ニューラルネットワークを活用する手法を中心に検討を行った。自己符号化器と敵対的学習ネットワークを組み合わせ、与えたサンプルと同様の特徴を持つ画像を生成する手法を提案した。古典籍文字画像を対象とした実験を行い、妥当な画像を生成することが可能であることを確認した。さらにこの手法を古典籍画像の検索に応用した。検索対象テキストが与えられたときに上記の文字画像生成手法を用いて文字列画像を生成し、畳み込みリカレントニューラルネットワークを用いた認識手法により検索を実現する。実験を行い、ある程度の精度で検索が可能となることを示した。一方で、単に外見が類似した画像を生成するのではなく、認識に有効な学習用画像データを生成する手法についても検討を行った。畳み込みニューラルネットワークを用い、認識に寄与する部分構造を特定し、その部分に意味のあるパターンを配置することで学習用画像データを生成する。特殊なフォントの文字画像を用いて認識実験を行い、提案手法を用いることで認識精度が向上することを確認した。さらに、さまざまな文字フォント画像を対象として、文字の骨格を変形してストロークを表す画像を張り付けることで文字画像を生成する手法についても引き続き検討した。生成された画像を用いて文字の認識実験を行い、提案手法によって認識精度が向上することを確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初の計画にはなかったニューラルネットワークを用いる手法について検討し、有効性について一定の見通しを得たものの、評価はまだ不十分なところがある。さらなる追加実験が必要であり、学会発表や論文執筆には至らなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
ニューラルネットワークを用いる手法を中心として追加実験と評価を行う。また、これまで検討してきた手法を整理・統合して画像生成モデルを構築する。また、さまざまな画像データを用いて検証を行い、学会発表や論文執筆を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
理由：当初の予定にはなかったアプローチを検討したため、評価手法を検討する時間が十分に取れず、追加実験を行う機器の選定に至らなかった。また、論文執筆が遅れ、投稿に必要な費用の支出が少なかった。
使用計画：追加実験用の機器の購入、論文投稿の費用や別刷代等に使用予定である。
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