【影を除去し、文字情報を保つ】【24卒】 日立製作所 インターンシップ（事務系/技術系）の通過ES(エントリーシート) No.109296（非公開/非公開）（2023/6/22公開）

私の研究は、オンライン化が進む中で感じた日常生活の手間を省くことを目的としている。 学部での研究テーマは、選択的メディアンフィルタとブラックトップハット変換を用いた背景推定に基づく文書画像の影除去である。カメラで撮影された文書画像に影が映り込むと文字の色と類似しているため、文字の視認性を低下させる。そのため、YCbCr色空間や影を影領域と検出の困難な影の境界領域でわけて除去する手法など、文書画像の影を除去する手法が提案されている。しかし、これの手法ではアーティファクトが発生してしまう問題がある。そこで、提案手法では、アーティファクトを発生させないために文字情報の保存を工夫した。まず、提案手法ではブラックトップハット変換を用いて影が写りこんだ文書画像から文字領域の抽出を行う。次に、選択的メディアンフィルタと抽出した文字領域に基づき背景画像を推定する。推定した背景画像から影領域を抽出し、影を除去する。提案手法では、従来手法のように文字を徐々に取り除くのではなく一回で取り除き、選択的メディアンフィルタを用いて補正を行うことで文字情報の保存を行った。その結果、アーティファクトを発生させることなく正確に影を除去できた。従来手法との比較には、定性評価およびMSE、MSSIMを用いて各手法の出力画像と正解画像の類似性を比較し、提案手法が最も良好な結果を示した。また、定性評価およびOCR(Optical Character Recognition)を用いた文字認識率の比較からも、提案手法はアーティファクトの発生を抑制しつつ、文字情報を保ったまま影を除去できることを確認した。 修士での研究テーマは、ホモグラフィ変換を考慮した深層学習フレームワークによる文書画像の歪み補正である。近年、スマートフォンのカメラの性能の向上と普及に伴い、文書をデジタル化する際にスマートフォンのカメラで撮影またはスキャンする機会が増加してきた。撮影条件によっては、文書画像に折り目や傾きといった幾何的な変形である歪みが生じる。歪みは、視認性の低下やOCRにおいて大きな問題となる。そのため、曲線フィッティングやCNN、Transformerによって文書画像の歪みを補正する手法が提案されている。しかし、従来手法に用いられるCNNやTransformerは局所的な画像特徴に依存しており、特徴量は幾何的な変形に不変ではないため、大きな変形を必要とする文書画像の急な傾きを取り除くことができない。そこで、提案手法ではホモグラフィ変換ベースの学習モデルで大きく幾何的な歪み補正を行った後に、深層学習モデルで細部の歪み補正を行う。これにより、大域的な幾何変形と局所的な歪みの双方を含む文書画像を効果的に補正することを目指す。 今後も、日常生活の効率化を図る研究を行っていきたいと考えている。 続きを読む

得意な科目は数学と情報である。数学は、論理的にただ1つの答えへと導くことに魅力を感じている。情報は、研究や居酒屋でのIT投資の経験を通して感じた社会を根底から変革する力が魅力的である。 続きを読む

日本電気株式会社（5days）交通系ICに関するプロジェクト体験 伊藤忠テクノソリューションズ(4days)　社会問題に対する最新テクノロジー用いた新規事業の立案 ニトリ　ITコース（3days）　製造物流小売IT企業におけるシステムの問題抽出と新規システム提案 NTTコムウェア（2days）　アジャイル開発によるシステム提案 続きを読む

私の強みは、サーバントリーダーとして全体の最適解へと組織を導く力である。アルバイトリーダーとして、居酒屋の従業員全員と共に職場の問題を分析し、従業員の対応が遅れる問題に対してQRコードを用いた注文方法の導入やマニュアルの作成を行った。結果として、１人当たりの客単価を1.2倍上げ、年間720万円の売上向上に貢献した。この経験を活かして、全体を見渡し真の問題点を見つけ、最適なソリューションへと導いていきたい。 続きを読む