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と字形評価に関する一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-030

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 Form Correction and Evaluation 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: 敵対的生成ネットワーク|手書き文字|書体補正|テキタイテキセイセイネットワーク|テガキモジ|ショタイホセイ

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．我々は，字形のバランスや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を，敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いて行う方法について研究を行ってきた．本稿では，このGAN内の識別器の判断根拠をClass Activation Mappingを用いて可視化し，学習されたネットワークの文字添削等の字形評価への応用について検討する．実験では，提案手法の一定の有効性を確認した．

本誌掲載ページ: 42-43 p

原稿種別: 日本語