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  1. 研究報告
  2. オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)
  3. 2024
  4. 2024-AVM-125

画像インペインティング手法の適用による紙背文書の欠損領域復元

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238544
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238544
0f151dca-2a80-49f8-a9fe-7f978bde4433
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AVM24125009.pdf IPSJ-AVM24125009.pdf (1.5 MB)
 2026年8月28日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan / the Institute of Image Information and Television Engineers
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, AVM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-08-28
タイトル
タイトル 画像インペインティング手法の適用による紙背文書の欠損領域復元
タイトル
言語 en
タイトル Restoring Missing Regions in "Shihai-monjyo" by Applying Image Inpainting Method
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
熊本大学大学院自然科学教育部
著者所属
熊本大学半導体・デジタル研究教育機構
著者所属
熊本大学半導体・デジタル研究教育機構
著者所属
熊本大学大学院人文社会科学研究部
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology, Kumamoto University
著者所属(英)
en
Research and Education Institute for Semiconductors and Informatics, Kumamoto University
著者所属(英)
en
Research and Education Institute for Semiconductors and Informatics, Kumamoto University
著者所属(英)
en
Graduate School of Humanities and Social Sciences, Kumamoto University
著者名 泉, 晴翔

× 泉, 晴翔

泉, 晴翔

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右田, 雅裕

× 右田, 雅裕

右田, 雅裕

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戸田, 真志

× 戸田, 真志

戸田, 真志

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伊藤, 正彦

× 伊藤, 正彦

伊藤, 正彦

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著者名(英) Haruto, Izumi

× Haruto, Izumi

en Haruto, Izumi

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Masahiro, Migita

× Masahiro, Migita

en Masahiro, Migita

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Masashi, Toda

× Masashi, Toda

en Masashi, Toda

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Masahiko, Itoh

× Masahiko, Itoh

en Masahiko, Itoh

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 古文書の中には,当時の紙の希少性から表裏の両面にそれぞれ別の文書が記されたものが存在する.このうち,最初に書かれ,のちに反故にされた側の文書のことを紙背文書と呼ぶが,特に袋とじ構造をとる古文書において,袋の内部に記された紙背文書の解析は,文書保護の観点から上部より文書を撮影した画像を用いて行っていくことが望ましい.本稿では,そうした解析を実施する際に大きな課題となる,表裏の文書間での文字の重なりによって文書画像に生じる,紙背文書の欠損領域に対処するため,深層学習ベースの画像インペインティング手法を適用し,その復元を試みた.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Because paper was precious in those days, some ancient documents were written on both the front and back sides of the document. The first document, i.e., the one on the back of the document, is called the "Shihai-monjyo." Especially for documents with a bag-bound structure, a major problem in analyzing the contents of such documents using images taken from the top is that characters overlap between the front and back of the document, causing a loss in the Shihai-monjyo. In this study, we applied a deep learning-based image inpainting method to recover missing Shihai-monjyo to address such issues.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10438399
書誌情報 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理(AVM)

巻 2024-AVM-125, 号 9, p. 1-6, 発行日 2024-08-28
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8582
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 08:32:01.528939
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