敵対的生成ネットワークを用いた手書き文字の書体補正に関する一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-047

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): A Study on Form Correction of Handwritten Characters Using Generative Adversarial Networks

著者名: 折居 英章(福岡大学),江田 孝治(福岡大学),河野 英昭(九州工業大学)

著者名(英語): Hideaki Orii(Fukuoka University),Takaharu Kouda(Fukuoka University),Hideaki Kawano(Kyushu Institute of Technology)

キーワード: ニューラルネットワーク,敵対的生成ネットワーク,手書き文字

要約(日本語): 手書き文字はプリンタなどで印字された文字と比べ書き手の個性が読み手に伝わりやすく，デジタル化が進む現在でも自身の思いを込めた大事な情報を相手に伝えたい場合などには未だに用いられる．一方，日本語ではひらがな・カタカナ・漢字・数字・アルファベットなど多種多様な文字を混合して文章を表現することが可能であり，それを手書きで記述する際にはそれらの文字を一つ一つバランス良く書き表わす必要がある．このため，見た目に美しい文章を書くためには知識や経験，技術が重要となる．本稿では，字形のバランスやとめ・はね・はらいなどの局所的な形状に不備を含む手書き文字（以下，下手文字）を見た目のバランスが良い文字形（以下，美文字）へ補正する画像処理手法を提案する．具体的には，敵対的生成ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Network）を用いて，下手文字画像から美文字画像を生成する生成器と下手文字画像と美文字画像を識別する識別器を同時学習する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 375 Kバイト