| 研究概要 |
昨年度までの研究実績を踏まえて,今年度は主に以下の項目に焦点をしぼり,発展研究を行った。
(1)撮影した授業映像のセグメンテーション 大学の普通教室で行っている90分の授業を撮影した多数の映像データベースを学生に視聴してもらい,感想を聞くと多くの学生からどの講師の授業についても「90分の映像は長すぎて全部視聴することに苦痛を感じる。」という意見を聞いた。そこで,(a)黒板の状態変化(文字の消去,昇降動作)を基に実施する新しいアルゴリズムと,(2)非発話情報から講師の動作認識(文字、図形の筆記,文字、図形の消去,昇降動作,音声の切れ目)を行う新しいアルゴリズムを考察した。そして多数の授業映像を対象としたデータベースにより評価実験を行った。
(2)板書文字の文字認識に関する研究 黒板の明度は,天井の蛍光灯や窓の光によって場所により大きく変化する。そこで,新しい局所領域の2値化方法(中央値差分分析法)を検討し,良好な結果が得られた。また,文字認識するには、高解像度の画像が必要となるので,カメラをスキャンさせ,高速な合成方法により高解像度の合成画像を作成する方式を検討した。
(3)紙形式文書の電子テキスト化 高等教育用の電子テキストは種類が少なく,紙情報を電子化するテキストを生成する必要がある。そこで,文書のレイアウト情報や文字領域,図形領域を自動的に判別し,検索用タグ(XML)を自動的に付加する方法を考察した。
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