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J-GLOBAL ID：202002269149652669   整理番号：20A0915322

韓国語フォント生成のためのディープニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Deep Neural Networks for Korean Fonts Generation

著者 (2件)： Lee Daigeun (Sejong University,Department of Computer Science and Engineering,Seoul,Korea,05006) ,  Kwak Jin Tae (Sejong University,Department of Computer Science and Engineering,Seoul,Korea,05006)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICEIC  ページ： 1-2  発行年： 2020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： 韓国のフォントは11,172文字から成り,新しいフォントを設計するのに多大な時間と努力を必要とする。これにより韓国のフォントにおける多様性の欠如が生じた。深いニューラルネットワークは,最近,コンピュータビジョンの様々な分野において著しい改善をもたらした。ここでは,韓国語フォントの新しい集合を生成する手段として,深いニューラルネットワークを調べた。3つの深いニューラルネットワークを利用して,1つのフォントのスタイルを他のものに移した。これらのネットワークは2350文字のペアで訓練され,他のフォントのスタイルで1つのフォントの残りの8,822文字を生成するために使用される。結果は定量的に定性的に評価され,深いニューラルネットワークが韓国のフォントの費用対効果が高く迅速な設計を容易にすることができることを示唆している。Copyright 2020 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： *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  大韓民国 ,  コンピュータビジョン ,  *フォント
準シソーラス用語： *韓国語 ,  費用対効果 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 韓国 ,  フォント ,  ディープニューラルネットワーク