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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. じんもんこんシンポジウム
  4. 2023

深層学習による木簡欠損部位の画像復元

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231341
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231341
ce43383b-405e-4f68-a8e4-445e98440eee
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CH2023006.pdf IPSJ-CH2023006.pdf (968.0 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2023-12-02
タイトル
タイトル 深層学習による木簡欠損部位の画像復元
タイトル
言語 en
タイトル Image Completion for Missing Region of Mokkan Fragments by Deep Learning
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 木簡; 画像復元; 機械学習 ; 深層学習 ; 敵対的生成ネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東京電機大学
著者所属
東京電機大学
著者所属(英)
en
Tokyo Denki University
著者所属(英)
en
Tokyo Denki University
著者名 塩野, 健治

× 塩野, 健治

塩野, 健治

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大山, 航

× 大山, 航

大山, 航

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著者名(英) Kenji, Shiono Wataru Ohyama

× Kenji, Shiono Wataru Ohyama

en Kenji, Shiono Wataru Ohyama

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 木簡は,過去の生活状況を伝える重要な資料であるため ,出土した 削り屑木簡の補完,解読が課題とされてい る.本稿では ,木簡文字読解 の支援を目的とした ,深層ニューラルネットワーク による木簡欠損部位のディジタル 画像上で の復元手法を提案する .また,復元画像の画質の定量評価および 復元された木簡文字画像 を用いた画像検索実験により 提案手法の有効性を評価した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Mokkan are important materials that convey information about daily life in the past, so it is a challenge to supplement and decipher excavated shaved mokkan . In this paper, we propose an image completion method using a deep learning network for the missing parts of mokkan images to support the decipherment of mokkan images. We also prove the reliability of the completed images through qualitative and quantitative evaluation experiments.
書誌情報 じんもんこん2023論文集

巻 2023, p. 38-44, 発行日 2023-12-02
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:48:06.677255
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