特徴タグ付けを施した問題検索を可能とする和算データベースの構築

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山形大学附属図書館に所蔵された１４４冊の和算書から９４５０頁分の画像を作成し、図形領域の抽出プログラムと文字認識による文字「今」の抽出プログラムを適用した。和算書に点在する図形領域をハフ変換を用いた手法で抽出するプログラムの精度評価を行い、その結果を日本数学会秋季大会にて発表した。その中では、誤認識を引き起こす主な要因となる和算書特有の等式表現の問題点を指摘し、この誤認識を少なくする方法としてハフ変換による図形領域抽出の際に、文字部分をマスク処理により消すことを提案している。これと平行して行っている和算書に含まれるキーとなる文字「今」の抽出とその位置情報を活用して、ハフ変換により得られた図形領域候補から、最も文字「今」に近い図形領域候補を正しい図形領域と認定するプログラムを開発した。このプログラムの精度評価は、３月に行われた日本数学会年会にて発表した。その際に文字「有」もキーとなる文字に加える提案がなされ、プログラム改良に着手した。これまで開発したプログラムは、Google Colabratoryへの変換により広く一般の研究者にも活用できる形でまとめる作業も進行中である。１月よりこれまで開発した２つのプログラムの精度評価を英文の論文にまとめる作業を分担者と共にスタートさせ、２０２３年度の夏までの投稿に向けた準備が整った。また、２つのプログラムをPytorchの環境で統合させ１つのプログラムとして高速に処理できる改良にも着手した。