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J-GLOBAL ID：201802225955115925   整理番号：18A1908182

小さいフォント標本集合からの中国語タイポグラフィックおよび手書きフォントの生成【JST・京大機械翻訳】

Generating Chinese Typographic and Handwriting Fonts from a Small Font Sample Set

著者 (2件)： Lu Shao-Yi (Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei, Taiwan) ,  Hsiang Tien-Ruey (Dept. of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University of Science and Technology, Taipei, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 伝統的中国語は他の主要言語と著しく異なり,西欧諸国と比較して,中国は13,000以上の一般的で一般的に使用されている文字を含んでいる。これらの漢字の各々は複数の部分から構成されており,それらは様々な正graphiに従って配置され,結合されている。したがって,これらの膨大な文字数を扱う方法と,より効率的なフォントの設計法は,中国語フォントの作成における長年の課題である。本研究では,スタイル移動の概念に基づく深い学習を用いて,これらの問題に取り組むことを試みた。従来のフォント生成法は,一般的に特徴抽出のための複数の前処理ステップを必要とし,これらは,類型的および手書き文字に同時に適応することができない。本研究では,入力として画像を直接使用する中国語フォント変換のためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案した。このアーキテクチャにおいて,ニューラルネットワークは少数の選択された文字を用いて訓練され,入力フォントの特徴を抽出し,変換するために使用される。アーキテクチャの出力は,異なるフォントスタイルにもかかわらず同一のコンテンツを持つ文字である。著者らは,著者らの方法を類型と手書きを含む10の異なるフォントスタイルに適用して,オリジナルのフォントに類似している中国語文字フォントをフォントに変換することができることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  特徴抽出 ,  画像 ,  *中国語 ,  漢字 ,  コンテンツ ,  計算機アーキテクチャ ,  言語 ,  ニューラルネットワーク ,  *フォント
準シソーラス用語： ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  設計法 ,  手書き , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： フォント ,  標本 ,  集合 ,  中国語 ,  手書き