著者

坂元 昴 大西 文行 大橋 功 小田桐 忍 カレイラ松崎 順子 岸本 肇 光野 公司郎 近藤 俊明 末藤 美津子 出口 保行 藤後 悦子 馬場 伊美子 伴 浩美 福崎 淳子 益井 洋子 坂元 章 堀田 博史 松田 稔樹 磯 友輝子 岩崎 智史 高田 隆 高梨 珪子 坪井 寿子 鈴木 光男 田中 真奈美 竹内 貞一 山村 雅宏 齋藤 長行

出版者

東京未来大学

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2008

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本研究では、21世紀に生き、開拓する21世紀型能力を中核に、幼児・児童における未来型能力、幼児・児童における未来型能力の育成、未来型能力を指導できる指導者の育成の3段階にわたる研究を、既存研究の検討整理、独自の調査、研究を踏まえて、社会貢献する成果としてまとめた。初年度から2年度にかけて21世紀型の幼児像を様々な能力領域で明らかにし、2年度から3年度にかけて、各領域で、これらの能力を育成するシステムを設計試行評価し、さらに、能力育成を指導する指導者の教育システムを検討、整理、設計、試行実施した。

著者

馬場 伊美子 木村正行

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告グラフィクスとCAD(CG)

巻号頁・発行日

vol.1994, no.110, pp.183-190, 1994-12-16

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文献[1]で提案された文字認識方式を検討する目的で、英字印刷文字認識の大分類実験を行った。実験その1では、ローマン体、ボールド体、イタリック体の各々の大文字と小文字をすべて異なる字種と見なした合計156字種を対象とし、標準パターンの作成に用いたデータを未知入力として、構造情報を活用する大分類実験を行った。その結果、大分類の段階で約95.5%の字種が真の候補1個に確定することが確かめられた。実験その2では、ローマン体の大文字と小文字を認識対象として、種々のプリントデータを未知入力とした。この場合には、標準パターンの作成を工夫すると、真の候補が大分類結果にほぼ100%含まれ、かつ平均候補数を殆ど1個とすることが可能であることが確認された。This paper concerns basically two experiments to examine the method of rough classification which is newly devised with the idea to use the structural information of a character[1]. The one is a rough classification based on the new method, using the same input data as that used to make standard patterns for the classiflcation, and the other is also a rough classification but uses input data other than that used in the former, taking an effect of noise on the classification into account. It has been illustrated from the result of these two experiments that the new method has a big possibility to make a breakthrough in making character recognition much faster.