抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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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。(著者抄録)