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  1. 研究報告
  2. 音楽情報科学(MUS)
  3. 2021
  4. 2021-MUS-130

深層学習を用いたタイトルロゴの自動生成システム「LogoLabo」の実装

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210200
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210200
c94b9609-727f-408b-a1ff-50431ce28ede
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MUS21130011.pdf IPSJ-MUS21130011.pdf (5.5 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-03-09
タイトル
タイトル 深層学習を用いたタイトルロゴの自動生成システム「LogoLabo」の実装
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
中京大学工学部情報工学科
著者所属
中京大学工学部情報工学科
著者所属
中京大学工学部情報工学科
著者所属
中京大学工学研究科情報工学専攻
著者所属
中京大学工学部情報工学科
著者名 松永, 康太

× 松永, 康太

松永, 康太

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杉浦, 優聡

× 杉浦, 優聡

杉浦, 優聡

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小瀬, 将史

× 小瀬, 将史

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渡邉, 一樹

× 渡邉, 一樹

渡邉, 一樹

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濱川, 礼

× 濱川, 礼

濱川, 礼

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文では,タイトルの文字列からフォントの生成と着色を行い,タイトルロゴの自動生成するシステム「LogoLabo」について述べる.世の中には様々なロゴが存在するが注目を引く効果的なロゴの作成には時間が必要である.「LogoLabo」では深層学習を用いることでタイトルロゴの自動生成を行い,時間短縮を図る.タイトルロゴ生成は文字のフォント生成と画像変換によって行う.我々は文字の形をした果物を含むタイトルロゴを魅力的と考え,今回は果物での実装を行なった.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438388
書誌情報 研究報告音楽情報科学(MUS)

巻 2021-MUS-130, 号 11, p. 1-8, 発行日 2021-03-09
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8752
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 18:13:58.613053
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