@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216959,
 author = {佐々木, 航真 and 中村, 和晃 and 新田, 直子 and 馬場口, 登},
 issue = {28},
 month = {Mar},
 note = {個人の文字の書き方の癖や字体を模倣した文書画像を「手書き文章クローン」と呼ぶ．本稿では，ディジタルフォントによる文書画像を入力として，入力画像中の文字に対し字体変換を施すことにより手書き文書クローンを生成する戦略を Text Image Conversion (TIC) と定義し，その手法を提案する．提案する字体変換器はコンテンツ特徴抽出器，字体特徴抽出器，画像再構成器の 3 つからなる．これらを学習するにあたり，実際の手書き画像を多量に収集することは困難であることから，提案手法では，ディジタルフォント画像のみを用いて上記 3 つの構成要素を事前学習し，その後，画像再構成器のみを少量の手書き画像に基づきファインチューニングする．実験の結果，個人の実際の手書き画像に一定程度類似した手書き文書クローンの生成に成功したが，文字が読み取りづらい結果となる場合もあるなど，課題も残った．},
 title = {ディジタル文書画像に対する字体変換処理に基づく手書き文書クローンの生成},
 year = {2022}
}