2021 Fiscal Year Annual Research Report
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17H06100
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
内田 誠一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70315125)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柳井 啓司 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20301179)
牛久 祥孝 オムロンサイニックエックス株式会社, リサーチアドミニストレイティブディビジョン, プリンシパルインベスティゲーター (10784142)
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| Project Period (FY) |
2017-05-31 – 2022-03-31
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| Keywords | 文字 / フォント / デザイン / 印象 / 機械学習 / 自然言語処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度である本年度も，文字の4機能すなわち，「周囲の明確化（ラベル）」「知識・意味伝達機能（メッセージ）」「雰囲気伝達（デザイン）」「可読性維持（通信符号）」について，様々な研究を実施した．例えばデザインについて，フォント印象と局所形状の相関解析，フォント印象の形状の共潜在空間埋め込み，特定印象を持ったフォントの自動生成，タイポグラフィデザインの半自動生成，フォント画像からの年代推定，などが挙げられる．また可読性については，文字種情報とスタイル情報の分離(disentanglement)，トップランク学習を用いた「間違いなく識別可能」な文字画像の選出，pooling層の多文字種横断メタラーニングによる文字の主要部分の推定，強化学習による高弁別パッチの自動発見，Energy-based modeling (EBM）による文字の形状予測性，（ビットマップではなく輪郭情報として表現される）True Typeフォーマットでの文字識別，などが挙げられる．
これらいずれの研究成果についても，大規模なデータセットと最新の機械学習技術を利用することで高信頼かつ客観的な検証を行っている点は重要である．特にデザインや可読性のように従来は主観的に評価されることも多かった課題について，客観的な検証アプローチを採った点は，当研究実績のユニークな点と考える．
なお，多くの研究成果は，Pattern Recognitionなどの国際トップジャーナル，ICCV・ACMMM・ ICDAR・DASなど国際会議に採録・採択されている．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(66 results)
