著者

成沢 淳史 下田 和 柳井 啓司

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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本研究では文字のフォントの自動生成, 自動変換のタスクに取り組んでいる.従来のフォント生成のタスクでは文字をいくつかのストロークから成り立つものとしモデル化を行い作成する\\手法が取られてきた.それに対して, 本研究では深層学習により, 画像中のフォント画像ないしパターン画像からストロークに相当\\する特徴を自動で抽出し,変換元のフォントから任意のデザインパターンへの変換に挑戦している.この仕組みにより手書き文字のような個人ごとのオリジナルフォントの作成が用意にできるようになる.実験ではケチャップ文字を始めとしたユニークな質感パターン画像セットを作成し,深層学習のクロスドメイン学習による手法と Neural Style Transfer の手法とを組み合わせ, 生成結果の可読\性を改善した.