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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-18 10:45 手書き数式認識におけるCNNと2D BLSTMによる局所特徴抽出 ○森住 啓・クーン トゥアン グエン・清水郁子・中川正樹（東京農工大）  PRMU2020-56 |
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| 抄録 | （和） | 算数や数学の試験では，学習者の理解を問うために記述式問題が有効であるが，採点のコストや採点時間が課題になる．そこで，手書き答案の採点自動化が望まれている．そのためには，手書き数式の認識やクラスタリングが必要になる．本稿では，Encoder部の特徴抽出に2D BLSTMを用いて手書き数式の認識率を向上させることを提案する．2D BLSTMは2次元画像の特徴と文脈の抽出に対して有効性が期待できる．評価実験では，これによって認識率が約3.5ポイント向上した．また，CTCによる補助学習を提案する．Encoderで抽出された特徴は，Decoder部を通して誤差が伝えられるため，特徴の学習が伝わりにくい．CTCによる補助学習は，この問題を改善できる可能性がある，評価実験では，これによって認識率が約5.5ポイント向上することを確認した． |
| （英） | Descriptive questions in mathematics are effective to examine learners’ understanding, but marking handwritten answers are costly and time-consuming. Therefore, it is anticipated to automate marking them. Their recognition and clustering must be established. However, the performance even by the latest methods is not adequate. In this paper, we propose 2D BLSTM for feature extraction to improve their recognition rate. It is effective for extracting 2D context to improve the recognition rate by about 3.5. We also propose CTC training for further improving the feature extraction. It improves the recognition rate by about 5.5. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 数式認識 / CNN / BLSTM / / / / |
| （英） | Machine Learning / Mathematical expression recognition / CNN / BLSTM / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 300, PRMU2020-56, pp. 105-110, 2020年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-56 | |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2020-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2020-12-17 - 2020-12-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 転移学習・少数データからの学習 |
| テーマ（英） | Transfer learning and few shot learning |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2020-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 手書き数式認識におけるCNNと2D BLSTMによる局所特徴抽出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | CNN and 2D BLSTM for Local Feature Extraction in Handwritten Mathematical Expression Recognition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 数式認識 / Mathematical expression recognition |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | BLSTM / BLSTM |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森住 啓 / Kei Morizumi / モリズミ ケイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | クーン トゥアン グエン / Cuong Tuan Nguyen / クーン トゥアン グエン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 郁子 / Ikuko Shimizu / シミズ イクコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 正樹 / Masaki Nakagawa / ナカガワ マサキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-18 10:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-56 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.300 |
| ページ範囲 | pp.105-110 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-10 (PRMU) |
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