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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-12-13 10:00 手書き文字と活字の境界を探る ○森 みづき・中村俊貴・早志英朗・内田誠一（九大）  PRMU2018-75 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，手書き文字と活字の境界を探るため，両者を変換可能な関数の獲得を試みる．そのために，UNIT を用いて両者の形状変換を行う．UNIT はあるドメインの画像を別のドメインの画像に変換できるGAN の1 種であり，変換元のドメインの画像と変換先のドメインの画像の対応に関して，教師なしで学習を行うことが可能である．文字の基本は二値の線状構造であるため，画像変換を行う際に色調は関係ない．形状の変換が主軸になると考えられるため，UNIT の手法をそのまま用いると，学習がうまく行われず恒等変換に陥る可能性が高い．そのためUNITの損失関数に一部変更を加え，手書き文字画像と活字画像の変換を行った．その結果，対応付けに関しては教師なしであるにも関わらず，特に活字から手書き文字への変換において，元の文字形状を残しつつも他方の特徴をもつ画像が生成された。本稿では、この手法を用いた画像変換の結果とその考察について述べる． |
| （英） | In this research, in order to find the boundary between handwritten character and typeface, we attempt to acquire a function that can transform both. For that purpose, we convert the shapes of both using UNIT. UNIT is a type of GAN that can convert images of one domain into images of another domain. Since the basic of the character is a binary linear structure, color tone is not related when performing image conversion. Because it is considered that the shape conversion becomes the main axis, if you use the UNIT method as it is, there is a high possibility that learning is not performed well. For this reason, we changed part of the loss function of UNIT and converted handwritten character image and type image. As a result, despite the absence of teacher with regard to correspondence, images with the other characteristics were generated while leaving the original character shape, especially in conversion from type to handwritten character. In this paper, we describe the result of image transformation using this method and its consideration. | |
| キーワード | （和） | GAN / UNIT / 深層学習 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 362, PRMU2018-75, pp. 1-6, 2018年12月. | |
| 資料番号 | PRMU2018-75 | |
| 発行日 | 2018-12-06 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2018-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2018-12-13 - 2018-12-14 |
| 開催地（和） | 東北大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層学習とPRMU技術およびその応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2018-12-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 手書き文字と活字の境界を探る |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Style conversion |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | GAN / |
| キーワード(2)（和/英） | UNIT / |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 みづき / Miduki Mori / モリ ミヅキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 俊貴 / Toshiki Nakamura / ナカムラ トシキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早志 英朗 / Hideaki Hayashi / ハヤシ ヒデアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 内田 誠一 / Seiichi Uchida / ウチダ セイイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-12-13 10:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2018-75 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.362 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-12-06 (PRMU) |
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