情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

本研究では、ヒトの書字運動をヒントにした動的フォント法をもちいて毛筆体文字を生成する問題を考える。特に、一定の太さをもつ文字からかすれ等をもつより自然な毛書体文字を生成するためにニューラル画像対画像変換法であるCycle GANを導入する。その際の学習用のデータとしては、衡山毛筆フォント2273文字の画像データと、それらをZhang-Suen法により細線化をした画像データの集合データを用いる。実験において生成例を示すことで、本手法の有用性を示す。