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2023 年度 実施状況報告書

特徴タグ付けを施した問題検索を可能とする和算データベースの構築

研究課題

研究課題/領域番号 21K11899
研究機関山形大学

研究代表者

脇 克志  山形大学, 理学部, 教授 (30250591)

研究分担者 DIEZ・DONOSO SANTIAGO  山形大学, 理学部, 准教授 (90822015)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
キーワードデジタルアーカイブ / 和算 / 文字認識 / 画像処理
研究実績の概要

今年度は、図形領域にある図形の種類や位置関係を認識するプログラムをJava言語からPython言語に変換する作業を行い、ハフ変換を用いた図形領域の抽出プログラムの統合を行った。これにより、本来は図形領域とはならない和算書の印鑑模様を図形の対象から外すことが可能となり、図形領域の認識精度が向上した。
また、これまで文字認識はカギとなる「今」という1文字のみの抽出を行ってきたが、今年度は、「今」「有」「図」「如」の4文字の同時認識が可能となる新しい深層学習モデルを採用することで、図形領域と関連する文字をより正確に決定できるようになった。
更に、このハフ変換を用いた図形領域の抽出プログラムとと深層学習を用いた和算書の文字認識を同時に行い、この2つの結果を統合・比較することで、図形領域の抽出における誤認識の割合を減らすことに成功した。そして、これらの研究結果をまとめた論文を欧文雑誌International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR)に投稿した。
また、まだ未完成ながら山形大学附属図書館にて既にデジタル化されている佐久間文庫の431篇を閲覧可能な和算データベースを提供するサーバー(https://wasan-db.sakura.ne.jp/)を立ち上げた。今後データベースの実質的な運用を意味ある形で進めていくため、山形県和算研究会との連携を供した。

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

2023年秋より、両親の介護が必要となり、月に数回の割合で実家に通う状況となり、通常の教育業務と教授としての運営業務をこなすことで精いっぱいとなり、研究時間の確保が著しく困難になったため。

今後の研究の推進方策

今年度は、介護と仕事のバランスを取りながら、和算データベースの完成に注力し、その成果を論文として、欧文雑誌へ投稿する。

次年度使用額が生じた理由

家族の介護のため、秋より予定していたデータベース構築作業が行えず、人件費を使うことが出来なかった。2024年度にデータベース構築作業費として使用する。

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公開日: 2024-12-25  

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