2S-08
深層学習を用いた拓本の多書体認識と時空間データベースの作成
○岸 雅大,鍋谷美智子,野上佳奈,孟  林,山崎勝弘(立命館大)
古代文献の解読、解析と情報の抽出は歴史の整理、気候変動、自然災害の予測対応などの研究に役に立つ。拓本はその中でも1番長い歴史を持つ重要な資料である。しかし、拓本は年代に応じて様々な字体をもち、これらを統一的に扱う拓本のデータベースが存在していない。本研究では、日本と中国の重要な古史料文献である拓本内の多書体の文字を深層学習を用いて認識し、時空間データベースを作成して可視化する。
そして有益な情報を抽出して、気候の変動、自然災害の予測対応等の研究に貢献する。

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