映像情報メディア学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2021-10-08 11:30
深層生成モデルを用いた中国出土木簡の書体分析に関する一検討
江 孟原吉田 壮藤田高夫棟安実治関西大
抄録 (和) 本研究は,中国西北辺境出土木簡のもつ歴史情報のうち,十分に活用されていない文字の書きぶりを客観的に分析する試みである.本稿では,謹直な隷書体を標準として,深層生成モデルを用いて差分を測定することによって,木簡における謹直的な文字からくずれた文字までの度合いを実数値で表現可能とする手法を提案する.提案手法では,正常データを学習させ,外れ値を含むデータが入力された際の損失に基づいて異常データを判定するanomaly Generative Adversarial Network (AnoGAN)を導入する.まず,隷書体の文字画像で構成される訓練データセットを用いてGANを学習する.次に,くずれた文字とGANを用いて生成された文字との差分を,AnoGANに基づいた損失値から算出し,くずれ度を定義する.実験では,漢代木簡文字で構成される評価用データセットを新たに作成して,文字のくずれに応じて段階的に変化する値を算出可能であることを示し,提案手法の有効性を確認する. 
(英) In this paper, we develop a method to objectively analyze the calligraphic styles of wood slips excavated in Northwestern China. In this paper, we propose a method to quantify the degree of collapse of the Chinese characters by measuring the degree of dissociation using a deep generative model. Specifically, we introduce the Anomaly detection Generative Adversarial Network (AnoGAN), which is trained by normal data and judges abnormal data based on the reconstruction error when the other data is input. First, we train the GAN using an image of a character written in Clerical-Script calligraphy as training data. Next, we calculate the anomaly value of the characters based on the difference between the Cursive-Script calligraphy characters and the generated character images, and then calculate the degree of collapse. In our experiments, we created datasets consisting of wooden slips from the Han Period and showed that the proposed method can quantify the degree of misalignment between Clerical-Script of neat font and Cursive-Script of scrawl font.
キーワード (和) 木簡 / 書体分析 / Generative Adversarial Network / 異常検知 / / / /  
(英) wood slips / writing style analysis / Generative Adversarial Network / anomaly detection / / / /  
文献情報 映情学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
PDFダウンロード

研究会情報
研究会 BCT IEICE-SIS  
開催期間 2021-10-07 - 2021-10-08 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) online 
テーマ(和) システム実現技術, 近距離通信応用システム, 知的マルチメディア処理システム,放送技術および一般 
テーマ(英) System Implementation Technology, Short Range Wireless Systems, Smart Multimedia Systems, Broadcasting Technology, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IEICE-SIS 
会議コード 2021-10-SIS-BCT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層生成モデルを用いた中国出土木簡の書体分析に関する一検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of Writing Style on Wood Slips of the Chinese Han period Using Deep Generative Model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 木簡 / wood slips  
キーワード(2)(和/英) 書体分析 / writing style analysis  
キーワード(3)(和/英) Generative Adversarial Network / Generative Adversarial Network  
キーワード(4)(和/英) 異常検知 / anomaly detection  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 江 孟原 / Chiang Meng Yuan / コウ モウゲン
第1著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 壮 / Soh Yoshida / ヨシダ ソウ
第2著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤田 高夫 / Takao Fujita / フジタ タカオ
第3著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu / ムネヤス ミツジ
第4著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2021-10-08 11:30:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 IEICE-SIS 
資料番号  
巻番号(vol) vol.45 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[映像情報メディア学会ホームページ]


ITE / 映像情報メディア学会