深層学習を用いた手書き文字のフォーマルとカジュアルの書き分け支援システムの構築

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書誌事項

タイトル別名
  • Adjustment of Formal and Casual Handwritten Characters by means of Deep Learning

抄録

<p>近年のデジタル化の進行により，手書きで文字を書く機会が減少している．しかし手書き離れが進行する中で，手書きに対する特別感が高まる場面もある． 自身の思いを込めて書く場合や個性を表現したい場合など，文字の形やバランスなどを意識して字を書く際には，自身の字が状況に適している字体で書けているか悩むことがある．履歴書を手書きで書くようなフォーマルな場面に適した字と，メモのような他者に見せない場面で見た目を意識せずにカジュアルに書く字の書き分けは，日頃から字の形などを意識して実際に書いていないと難しい． 本研究では，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて自身の書いた字のフォーマルさカジュアルさの度合いを提示することで，自身の手書き文字が状況に応じた字であるかどうかを判断するシステムを構築する．また，敵対的生成ネットワーク（GAN）を用いて自身の書きたい書体に近づけた文字画像を生成する機能についても述べる．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390288370502972544
  • NII論文ID
    130008051684
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2021.0_3d1os12a04
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
    • KAKEN
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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