講演名 2021-10-08
深層生成モデルを用いた中国出土木簡の書体分析に関する一検討
江 孟原(関西大), 吉田 壮(関西大), 藤田 高夫(関西大), 棟安 実治(関西大),
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抄録(和) 本研究は,中国西北辺境出土木簡のもつ歴史情報のうち,十分に活用されていない文字の書きぶりを客観的に分析する試みである.本稿では,謹直な隷書体を標準として,深層生成モデルを用いて差分を測定することによって,木簡における謹直的な文字からくずれた文字までの度合いを実数値で表現可能とする手法を提案する.提案手法では,正常データを学習させ,外れ値を含むデータが入力された際の損失に基づいて異常データを判定するanomaly Generative Adversarial Network (AnoGAN)を導入する.まず,隷書体の文字画像で構成される訓練データセットを用いてGANを学習する.次に,くずれた文字とGANを用いて生成された文字との差分を,AnoGANに基づいた損失値から算出し,くずれ度を定義する.実験では,漢代木簡文字で構成される評価用データセットを新たに作成して,文字のくずれに応じて段階的に変化する値を算出可能であることを示し,提案手法の有効性を確認する.
抄録(英) In this paper, we develop a method to objectively analyze the calligraphic styles of wood slips excavated in Northwestern China. In this paper, we propose a method to quantify the degree of collapse of the Chinese characters by measuring the degree of dissociation using a deep generative model. Specifically, we introduce the Anomaly detection Generative Adversarial Network (AnoGAN), which is trained by normal data and judges abnormal data based on the reconstruction error when the other data is input. First, we train the GAN using an image of a character written in Clerical-Script calligraphy as training data. Next, we calculate the anomaly value of the characters based on the difference between the Cursive-Script calligraphy characters and the generated character images, and then calculate the degree of collapse. In our experiments, we created datasets consisting of wooden slips from the Han Period and showed that the proposed method can quantify the degree of misalignment between Clerical-Script of neat font and Cursive-Script of scrawl font.
キーワード(和) 木簡 / 書体分析 / Generative Adversarial Network / 異常検知
キーワード(英) wood slips / writing style analysis / Generative Adversarial Network / anomaly detection
資料番号 SIS2021-20
発行日 2021-09-30 (SIS)

研究会情報
研究会 SIS / ITE-BCT
開催期間 2021/10/7(から2日開催)
開催地(和) オンライン開催
開催地(英) Online
テーマ(和) システム実現技術, 近距離通信応用システム, 知的マルチメディア処理システム,放送技術および一般
テーマ(英) System Implementation Technology, Short Range Wireless Systems, Smart Multimedia Systems, Broadcasting Technology, etc.
委員長氏名(和) 末竹 規哲(山口大) / 斎藤 恭一(NHK)
委員長氏名(英) Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) / Kyoichi Saito(NHK)
副委員長氏名(和) 木村 誠聡(神奈川工科大) / 笹岡 直人(鳥取大) / 村田 英一(京大) / 斉藤 一(テレビ東京)
副委員長氏名(英) Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) / Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) / Hidekazu Murata(Kyoto Univ.) / Hajime Saito(TV Tokyo)
幹事氏名(和) 三澤 秀明(宇部高専) / 坂東 幸浩(NTT) / 神原 浩平(NHK) / 鈴村 高幸(テレビ朝日) / 和泉田 智志(日本テレビ) / 大内 幹博(パナソニック) / 宮野 真由子(東芝インフラシステムズ)
幹事氏名(英) Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) / Yukihiro Bandoh(NTT) / Kohei Kambara(NHK) / Takayuki Suzumura(TV Asahi) / Satoshi Izumida(NTV) / Mikihiro Ouchi(Panasonic) / Mayuko Miyano(Toshiba Infrastracture Systems & Solutions)
幹事補佐氏名(和) 吉田 壮(関西大学) / 眞壁 義明(神奈川工科大) / 筒井 弘(北大) / 田邊 暁弘(NTT) / 小林 俊満(名古屋テレビ)
幹事補佐氏名(英) Soh Yoshida(Kansai Univ.) / Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hiroshi Tsutsui(Hokkaido Univ.) / Akihiro Tanabe(NTT) / Toshimitsu Kobayashi(NBN)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Smart Info-Media Systems / Technical Group on Broadcasting and Communication Technologies
本文の言語 JPN
タイトル(和) 深層生成モデルを用いた中国出土木簡の書体分析に関する一検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) Analysis of Writing Style on Wood Slips of the Chinese Han period Using Deep Generative Model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 木簡 / wood slips
キーワード(2)(和/英) 書体分析 / writing style analysis
キーワード(3)(和/英) Generative Adversarial Network / Generative Adversarial Network
キーワード(4)(和/英) 異常検知 / anomaly detection
第 1 著者 氏名(和/英) 江 孟原 / Chiang Meng Yuan
第 1 著者 所属(和/英) 関西大学(略称:関西大)
Kansai University(略称:Kansai Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 吉田 壮 / Soh Yoshida
第 2 著者 所属(和/英) 関西大学(略称:関西大)
Kansai University(略称:Kansai Univ.)
第 3 著者 氏名(和/英) 藤田 高夫 / Takao Fujita
第 3 著者 所属(和/英) 関西大学(略称:関西大)
Kansai University(略称:Kansai Univ.)
第 4 著者 氏名(和/英) 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu
第 4 著者 所属(和/英) 関西大学(略称:関西大)
Kansai University(略称:Kansai Univ.)
発表年月日 2021-10-08
資料番号 SIS2021-20
巻番号(vol) vol.121
号番号(no) SIS-190
ページ範囲 pp.54-59(SIS),
ページ数 6
発行日 2021-09-30 (SIS)