2015 Fiscal Year Research-status Report
自由手書きされた重ね書き文字の分離と認識処理の実現
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15K00455
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| Research Institution | Nara National College of Technology |
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Principal Investigator |
松尾 賢一 奈良工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (10259913)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 答案画像 / 支援システム / 採点記号パターン / 採点数字パターン / 文字認識 / 文字切り出し / 分離文字 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，背景上パターンと文字パターンが融合された重ね書き文字に対して，この「自由手書きされた重ね書き文字の分離と認識処理の実現」が目的であった．この処理の実現に向けて，重なりあう両文字を個別に分離して認識する手法を提案するとともに，提案手法を利用した「採点ミス発見支援システム」を開発し，提案手法の有効性と実用性を明らかにする予定である．
この重ね書き文字に対する文字同士の分離と認識処理の実現に向けて，先の制約ⅠからⅢの緩和させる研究課題として，課題Ⅰとして，文字パターンと背景領域の分離と文字パターン切出し，課題Ⅱとして，文字パターンの文字同士の分離抽出【単一文字と重畳文字パターンの選別】，課題Ⅲとして，文字パターンの認識と非文字・誤分離パターンの棄却
をあげ，Ｈ２７年度は，以下の２つの研究テーマとして，①模擬答案データセット構築ならびに辞書パターンの作成（高精度な認識処理実現に向けた辞書パターンの収集，②採点記号と数字の切出しと重ね書き文字を個別文字に分離させる手法の提案と性能評価（課題Ⅰの文字パターンの特定（文字切出し）と課題Ⅱの文字パターン分離手法の提案）を実施した．
①については，本研究費の謝金によって，５名の実験協力者によって模擬答案の採点記号として用いられる４つの採点記号（○，△，×，／）を各５００パターン×５名分，部分点である（０から９）を各１０パターン×５名分を取得し，データセットを構築した．また，このデータセットを用いてニューラルネットワークによって学習辞書パターンを作成した．次に，②については，２名の実験協力者によって作成した模擬採点済み答案画像各１０枚に対して，色情報を用いた採点記号の切り出し手法によって分離抽出実験を実施した．結果として，１７５個の採点記号パターンを１００％抽出することができた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
これまでのところ，当初計画していた研究課題について順調に進捗しているといえる．また，その研究成果についても論文として採択されていることから，研究成果の面からも順調といえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
現在は，重ね書きのない単一採点記号で研究を進めており，研究テーマである重ね書き文字に対して，以下に正確に分離抽出できるかの研究を進めていく．また，今年度採点記号や部分点文字の認識精度も明らかにしていることから，認識処理を導入した文字の分離抽出手法が提案できるのではないかと考えている．
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| Causes of Carryover |
答案画像と筆跡動画の取得に用いる予定であった高精度パンチルトズームカメラを購入予定であったがWindowsのＯＳアップデート後の互換性の問題を考慮して，購入を１年先延ばしにした結果の差額発生となった．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度カメラを購入する計画である．
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