深層学習を用いた書道作品における書体翻訳

Published by Issei FUJISHIRO on

Shohei Ninomiya, Masanori Nakayama, Atsushi Miyazawa, Issei Fujishiro

in Proceedings of the 82th National Convention of International Processing Society of Japan, Vol. 4, pp. 135―136 (2ZC-04), Kanazawa Institute of Technology, Nonoichi, Ishikawa, Japan, Online, March 5―7, 2020, Student encouragement award

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Abstract
書道の作品に用いられる文字は篆書，隷書，草書，行書，楷書の5つの書体に大類される．これらの多くは識字に専門の知識が必要とされる．そして，読めない文字を調べることはできず，これは初心者が書道作品の鑑賞を困難とする最も大きな要因のひとつである．そこで，書道作品における文字の識字を支援するシステムを提案する．このシステムは漢字が偏旁冠脚といったパーツの組み合わせによって形成されることから，パーツ単位での分類を学習した畳み込みニューラルネットワークを用いる．システムにより画像内の文字パーツが示され，人々の識字を支援する．

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