@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241085,
 author = {トウ, イクセン and 松崎, 拓也 and Yuxuan, Teng and Takuya, Matsuzaki},
 issue = {26},
 month = {Nov},
 note = {文字画像からのストローク抽出は，文字生成技術などにおいて重要な役割を果たす．本論文では，ベジエ曲線を用いた新しいストローク抽出手法を提案する．従来のピクセルベースの手法に対し，深層学習によるイメージレジストレーションと曲線フィッティング技術を活用し，高精度な手書きストローク抽出を実現した．この方法は，手書き文字生成の訓練データ作成やストロークに基づく文字認識など様々な応用が考えられる．, Stroke extraction from character images plays an essential role in character generation technology. This paper proposes a new stroke extraction method using Be'zier curves. Compared to conventional pixel-based methods, this approach leverages deep learning-based image registration and curve fitting techniques to achieve high-precision extraction of hand-written strokes. This method holds promise for various applications, including the creation of training data for handwritten character generation and stroke-based character recognition.},
 title = {手書き文字からのベジエ曲線に基づくストローク抽出},
 year = {2024}
}