情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

本研究では、古典籍のくずし字画像データにおける墨の裏抜けを除去する問題を考える。そのような問題を解決するために、Generative Adversarial Network（GAN）の一種であり，画像データのペア集合間の変換方法を学習可能なPix2Pixを導入する。その際の学習用の画像データとして、毛筆文字フォント画像とそれに人工的に生成した裏抜けモデルを付加した文字画像のペア集合データを用いる。本手法の有用性を古典籍のくずし字画像を用いた実験により検討する。