@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231341,
 author = {塩野, 健治 and 大山, 航 and Kenji, Shiono  Wataru Ohyama},
 book = {じんもんこん2023論文集},
 month = {Dec},
 note = {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．, 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.},
 pages = {38--44},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {深層学習による木簡欠損部位の画像復元},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}