東京工科大学 メディア学部 ブログ

メディア学部の大淵です。

12月6日の記事に続いて、NICOGRAPHでの発表紹介4件目をお届けします。今回は、3年生の大石さんによる「FSS手法と機械学習を用いた鉛筆の筆記音識別」です。

この研究も「先端メディアゼミナール」の成果ですが、既に一度学会発表を行っています。今回の発表は、そこからの半年分の進捗についてでした。

大石さんの研究は、鉛筆の筆記音から尖り具合を推定するというものですが、筆記音の違いには、筆者の癖や鉛筆の長さ、紙質、書く内容など様々な要素が影響するため、なかなか高い精度を得ることができません。特に、今回の研究では、必ずしも十分な量のデータが準備できなかったため、いわゆる「過学習」がかなり起きていると思われる状況でした。そこで、地道にデータ量を増やしつつ、Forward Stepwise Selectionと呼ばれる手法を活用して、過学習の影響を減らそうということを試みました。結果的には、60%を超える推定精度を得ることができ、まずは成功と言えるのではないかと思います。