電子ドキュメントに対する範囲選択手書きアノテーション認識モデル

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2014-12-29
• タイトル: 電子ドキュメントに対する範囲選択手書きアノテーション認識モデル
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Recognition Model of Selected Regions Indicated by Handwritten Annotations on Electronic Documents
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] 電子ドキュメント，手書き，アノテーション，デジタルインク
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学／国立情報学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University / National Institute of Informatics
• 著者名: 浅井, 洋樹; 山名, 早人
• 著者名(英): Hiroki, Asai; Hayato, Yamana
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 紙に印刷されたドキュメント上にペンで情報を書き込む手書きアノテーションは，情報付加や強調を目的に広く用いられている．一方，コンピュータ上での電子ドキュメントに対して手書きアノテーションを行う際には，アノテーション情報を活用した検索や共有といった可用性の向上が課題となる．この課題を解決するうえで，アノテーション対象として選択されたドキュメント中の箇所の推定が求められるが，従来提案されている経験的な推定手法では手書きアノテーションにおける人間特有の傾向が考慮されないため，十分な認識精度を得られない．そこで本研究では人間の手書きアノテーション傾向に基づいた範囲選択手書きアノテーションを認識するモデルを提案する．本提案モデルでは下線や囲い込み，縦線といった一般的な範囲選択アノテーションの検出に加え，筆記者の意図する選択範囲抽出を実現する．認識精度評価の結果，文字単位での選択では平均85%，行単位での選択では平均91%の精度を達成可能であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Handwriting annotation on paper-based documents is widely performed for both appending information and emphasizing a part of the document. When we perform it on electronic documents using a computer, there are some problems about improving availability such as searching and sharing by using these annotation information. We have to estimate where is annotated on the document to solve the problem. However, the accuracy of traditional methods indicate insufficient recognition accuracy because they proposed heuristic method ignoring human habit of annotations. In this paper, we therefore propose a recognition model of handwriting targeting annotations that is important to solve these problems. Our recognition model enables to detect common targeting annotation by users such as underline, enclosure and vertical. Our user study found that the proposed model can estimate selected region for 85% on average in the selection of characters and for 91% in the selection of text lines.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 7, 号 4, p. 1-12, 発行日 2014-12-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会