@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00189074, author = {高木, 裕平 and 山田, 雅之 and 目加田, 慶人 and 長谷川, 純一 and 中, 貴俊 and 宮崎, 慎也}, book = {第80回全国大会講演論文集}, issue = {1}, month = {Mar}, note = {近代公文書の字形データ作成の前処理において文書画像の赤成分の除去、グレースケール変換、罫線検出と除去、8連結画素成分ごとの外接矩形の検出を行う。しかし、この方法では背景が完全に除去できず、外接矩形の検出の精度が低下する。本研究の目的は、文書画像の赤成分の除去から罫線の除去までの過程をFully-CNNで行い、外接矩形の検出の精度を高めることである。本研究では、近代公文書の題材として台湾総督府文書を利用した。抽出済みの字形データから文字の矩形部分を白画素、それ以外を黒画素とした画像を教師データとし、Fully-CNNで学習することで背景除去フィルタを作成した。本研究では、正確に矩形できる数が増加し、検出の精度を高めることができた。}, pages = {631--632}, publisher = {情報処理学会}, title = {Fully-CNNを用いた近代公文書画像からの文字検出}, volume = {2018}, year = {2018} }