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アイテム
深層手書き漢字生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211132
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/211132d58c1a00-0b93-4a3d-a9ed-e16b24250fc4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL21248032.pdf (2.0 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-05-13 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 深層手書き漢字生成 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 卒論スポットライトセッション | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||||||
| 著者名 |
和田, 有輝也
× 和田, 有輝也
× 延原, 章平
× 西野, 恒
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 少量の教師なしデータで学習する手書き漢字生成の既存手法では文字全体の構造的特徴の再現が十分になされていない．そこで，訓練済み手書き漢字認識モデルを用いて訓練データの一部に自動でアノテーションを行うことで，比較的少ない数の教師なしデータを用いながらも，高精度に構造的特徴を再現する手書き漢字生成手法を提案する．教師なしデータで学習できるように CycleGAN をベースとしたネットワークを設計する．さらに，自動アノテーションによって得られた教師ありデータを活用すべく，生成画像と対応する画像を直接比較する損失や，変換前後の対となる画像のペアに対する敵対性損失を導入する．また，生成画像が漢字としての構造を維持するように，目的関数に訓練済み文字認識器を用いた損失を追加する．実験によって，提案手法が既存手法と比較して，特に構造的特徴や部首等の特定の構成要素についての書き癖の再現の点で高い精度の生成を実現することが確認された． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2021-NL-248, 号 32, p. 1-8, 発行日 2021-05-13 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8779 | |||||||||||
| 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 | |||||||||||
