著者

中村 充志 瀧澤 生 星 泰成 綱島 秀樹 陳 キュウ

出版者

日本感性工学会

雑誌

日本感性工学会論文誌 (ISSN:18845258)

巻号頁・発行日

vol.17, no.5, pp.523-529, 2018 (Released:2018-12-26)

参考文献数

18

被引用文献数

1 1

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In this paper, we propose an automatic font generation algorithm which can accurately represent Kansei of the input image. Provided an arbitrary image, a corresponding font is generated according to the emotion information included in the image. The proposed method consists of two stages: learning stage and generation stage. In the first stage, the learning unit learns multiple fonts by using the image generation model “zi2zi” (meaning characters to characters), which is based on the GAN principle. In the generation stage, the score of the emotion information is obtained using “Emotion API” for the analysis of the image, then an inference is made by using the weights of the Generator model obtained by the learning, and the font is generated finally. Evaluation experiments via web questionnaires show that the fonts generated by the proposed algorithm correctly reflect emotions, demonstrating the effectiveness of our algorithm.

著者

陳 キュウ

出版者

東北大学

雑誌

若手研究(B)

巻号頁・発行日

2009

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現状では、膨大なゲノムの配列データがGenBank、EMBL、DDBJなどのデータベースに蓄積されている。しかも、まだ遺伝子データベースのデータ量が指数関数的に増加している。ホモロジー検索は、進化・系統分類の解析、蛋白質の機能解析などを目的とした配列解析の最も基本的な手法の一つとなっている。現在最も頑健なアルゴリズムとして、Smith-Waterman(SW)アルゴリズムがあるが、その計算を行うことは時間的に現実的ではない。遺伝子データベースのデータ量が急速に増えている現状を考えると、さらに実行時間の大幅な増加を意味する。現状では、精度と検索速度が両立できる塩基配列の高速検索法はまだ実現されていない。本研究では、必要最小限のSWアルゴリズムによるアライメント処理と組み合わせたベクトル量子化による高精度かつ高速な塩基配列の検索手法を実現した。