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J-GLOBAL ID：202102288353050525   整理番号：21A0732097

生成対抗ネットワークに基づく風格化書法画像生成【JST・京大機械翻訳】

Generation of Stylized Calligraphic Image Based on Generative Adversarial Network

著者 (3件)： Wang Xiaohong (上海理工大学,上海,200093) ,  Lu Hui (上海出版印刷高等専科学校,上海,200093) ,  Ma Xiangcai (上海出版印刷高等専科学校,上海,200093)
資料名： Baozhuang Gongcheng  (Baozhuang Gongcheng)
巻： 41  号： 11  ページ： 246-253  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2655A  ISSN： 1001-3563  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】本法画像における残遺体を修復するために,本法画像特徴を抽出し,風格化書法画像を自動的に作成する方法を提案した。方法:まず、書法作品のグレースケール画像に対して、変分自己エンコーダを用いてフォントの形状特徴を抽出し、同時に書法画像をLab色空間に転換し、四層畳込みニューラルネットワークモデルによりLチャネルに対して深さ学習を行い、書法フォントの風格特徴を抽出する。次に,風格特徴を条件入力とし,形状特徴とともに,対抗ネットワークを生成する生成器に共同訓練を行い,生成したフォントを特定の風格を持つようにした。研究の過程で,異なるスタイルの書法フォントを含む中国本法フォント生成データセット(CCGD-2019)をモデル訓練として構築した。結果:変分自己コーディングと対抗ネットワークに基づく書字体画像生成モデルを提案し、標準フォントまたはランダムノイズから風格化書法字体画像を自動的に生成できる。【結語】人間の主観的評価とFrchetの初期距離の計算結果は,文字認識率と視覚品質が満足のいく結果を達成することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変分法 ,  *ネットワーク ,  文字認識 ,  画像特性 ,  符号器 ,  不規則雑音 ,  *画像合成 ,  チャネル ,  色空間 ,  フォント
準シソーラス用語： 形状特徴 ,  生成モデル ,  グレースケール画像 ,  視覚品質 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 書法 ,  画像生成