Expressing individuality and typicality in the design of character shapes based on deep learning and generative models

• Project/Area Number: 25K15790
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90010:Design-related
• Research Institution: National Research Institute of Police Science
• Principal Investigator: 赤尾 佳則 科学警察研究所, 法科学第四部, 室長 (30356159)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 文字 / デザイン / 筆跡 / 個性 / 深層学習

Outline of Research at the Start

本研究は，手書き文字について，典型的な文字と，個性的な文字を示すことを目的とする．具体的には，人が書いた一連の文字を深層学習し，各筆者のデザイン指針を把握した上で，生成系AI で文字を生成する．ここで，多数の筆者の平均をベースに生成することにより，典型の表現を目指す．一方で，各個人の情報に基づくことにより，個性を表現する．デザイン指針が明確な活字フォントについても平行して実験し，設計者が意図した点と深層学習・表現の注視領域とを比較することにより，典型と個性の表現について理解を深める．