深層学習を用いたチェックマーク式アンケート自動集計システムの検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-028

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): A Study on Checkmark Image Recognition Using Deep Learning

著者名: 岩佐英彦（近畿大学工業高等専門学校）,宮崎勢三（国立印刷局）

著者名(英語): Hidehiko Iwasa (KINDAI University Technical college),Seizo Miyazaki (National Printing Bureau)

キーワード: 深層学習|チェックマーク認識|アンケート集計|シンソウガクシュウ|チェックマークニンシキ|アンケートシュウケイ

要約(日本語): 小中学校で義務化されている学校評価アンケートの集計は教員の大きな負担となっている。本稿では、小中学校において低コストで導入が可能なスキャナを用いたアンケート集計の仕組みを提案する。アンケートの回答方式としてチェックマーク方式を採用し、近年画像処理の分野で著しい認識精度の向上を実現している深層学習を用いることにより、普通紙に鉛筆やボールペンなどで記入した回答用紙であっても高精度の認識率が得られることを示す。 提案システムでは、小中学校の先生がアンケート集計を行うことを前提として、回答用紙は一般的な文書作成ソフトウェアを用いて作成し、集計ソフトウェアの側に必要な機能として、マーク位置の指定、設問に応じたマークグループの指定、回答種別の設定、回答種別に応じたマークエラーの検出と訂正が必要であることを示す。

本誌掲載ページ: 40-41 p

原稿種別: 日本語