視写課題の自動採点へ向けたOCR精度の向上のための訓練データ構成

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-11-22
• タイトル: 視写課題の自動採点へ向けたOCR精度の向上のための訓練データ構成
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Composition of OCR Training Data towards Automated Marking of Transcription
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京理科大学理学研究科応用数学専攻
• 著者所属: 東京理科大学理学研究科応用数学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science, Tokyo University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science, Tokyo University of Science
• 著者名: 関, 歩実; 松崎, 拓也
• 著者名(英): Ayumi, Seki; Takuya, Matsuzaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，小学生を対象とした視写課題の自動採点へ向けた手書き文字 OCR の精度向上のための検討を行った．想定している自動採点システムは，視写対象のテキストとそれを書き写した文字画像のアラインメントを正確に取り，正誤を返すものである．正確なアラインメントを得るには児童の字に対する高精度な OCR が必要となる．そこで，OCR の訓練データ構成について検討を行った．結果として，大人の字からなる訓練データに対し 10% 程度の児童の字を加え，さらに児童の字に対するデータ拡張を行うことによって 94.1% の OCR 精度が得られることがわかった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This study aims to develop an automatic marking system for transcription assignments for elementary school students. The system is designed to accurately align the text to be copied with the transcribed text image and return whether each character is correct or not. In order to improve the accuracy of alignment, we have examined the composition of training data to improve the accuracy of OCR. As a result, it was found that 94.1% accuracy can be achieved using a relatively small amount of children’s handwriting data combined with data augmentation applied to the children’s handwriting.
• 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: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2024-CVIM-239, 号 28, p. 1-5, 発行日 2024-11-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会