大域的個人性と局所的個人性を考慮した統計的特徴量変換による手書き風漢字フォント生成 - しろもじ作業室

学生のときに書いた卒論です。ここに晒しておきます。

大域的個人性の学習例 提案手法 漢字字形データの準備 生成結果の例

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タイトル

大域的個人性と局所的個人性を考慮した統計的特徴量変換による手書き風漢字フォント生成

要旨

手書き風漢字フォントの生成法のひとつとして、統計的特徴量変換を利用した手法が提案されているが、大域的個人性が考慮されておらず、生成結果にも適切に反映されないという問題があった。本稿では、この大域的個人性について着目し、これを混合正規分布モデルで表現する方法を提案する。その上で、このモデルによる大域的個人性の除去・付与操作と、従来手法による局所的個人性の変換とを組み合わせた、手書き風漢字フォントの生成手法を提案する。客観評価実験と主観評価実験を行った結果、提案手法によって生成した手書き風フォントは、本来の個人性がより良く反映されていることが確認された。

キーワード

フォント生成、手書き文字合成、大域的個人性、局所的個人性、混合正規分布モデル

Title

Generation of Handwriting Kanji Fonts by Statistical Feature Mapping Based on Global and Local Characteristics

Abstract

In order to generate handwriting kanji fonts, a method based on stastical feature mapping has been proposed. However, there is a problem that global characteristics of glyphs are not reflected properly in generated fonts, because the conventional method does not consider global characteristics. In this paper, we describe a method to represent global characteristics by Gaussian mixture models. Moreover, we propose a method to generate handwriting kanji fonts, which consists of the operations to remove and add global characteristics by the models, as well as conversion of local characteristics by the conventional method. Objective and subjective evaluation experiments showed that fonts generated by our proposed method reflect more original characteristics.

Keywords

font generation, handwriting synthesis, global characteristics, local characteristics, Gaussian mixture model

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