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1 統計的手法を用いて個人の筆跡を 模擬した文字を生成する方法 会津大学 コンピュータ理工学部 情報システム学部門 上級准教授 重弼

統計的手法を用いて個人の筆跡を 模擬した文字を生成する方法2 1. Handwriting Synthesis:人の手で書いたような手書き文字を人 工的に生成する手法である。

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    統計的手法を用いて個人の筆跡を 模擬した文字を生成する方法

    会津大学

    コンピュータ理工学部

    情報システム学部門

    上級准教授 愼 重弼

  • 2

    1. Handwriting Synthesis:人の手で書いたような手書き文字を人工的に生成する手法である。

    2. 新技術は筆記体を生成する時に特定人物の手書き文字数個 (a few number) を土台に、該当人物が書いたような多様な形状の手書き文字を生成できる手法である。

    発明内容の概要[1]

    2 【Patent Application (特許出願)】 Handwritten Style Characters

  • 3

    • 従来技術とその問題点 - 次のような4グループの既存研究が存在する

    • 使用者から入力された字をほとんど変形させないで作る方法

    • 確率モデル

    • 文字を Global に変形させる方法

    • 遺伝的アルゴリズム

    - 以前の研究には下のような共通の問題点 (限界) がある

    • 多数の筆記スタイルを一つのモデルで表現できない

    • 原本のスタイルを維持しながら多様な筆記体字を生成して出力する研究は、これまで報告されていない

    発明内容の概要[2]

    3 【Patent Application (特許出願)】

  • 4

    • 新技術の特徴・従来技術との比較 – 新しい技術は従来技術に比べて次の長点を持つ

    • 多数の筆記スタイルをひとつのモデルで表現することができる

    • 少ない原本データ(フォントスタイルが限られている)から多様なスタイルの文字を生成することができる

    • 原本のスタイルを維持しながら多数の筆記体字を生成することができる

    発明内容の概要[3]

    4 【Patent Application (特許出願)】

  • 6

    多様な手書き文字の生成

    Artificially Generated Handwriting

  • 7

    多様な手書き文字の生成

    • 多様なストロークの生成

    • 手法

    - 再セグメンテーション

  • 8

    多様な手書き文字の生成

    • 多様なストロークの生成

    • 手法

    - 同じレベルのセグメントのベクトルを分類する

    - セグメントの関連性に基づいて確率論的

    モデルを構築する

    - 確率によってストロークを生成する

    - 再セグメンテーション

    Generated Handwritten stroke

  • 9

    • コンテンツ: 統計的文字モデル – 入力した数個の手書き文字から本人のスタイルと似た数十個の文

    字を作ることができる

    • 文字モデル – ストロークモデル

    • ストロークの形状を分析

    – ストローク間モデル • ストローク間の相対的 位置を分析

    発明内容詳細

    【Patent Application (特許出願)】 9

  • 10

    生成文字の目視確認

    Synthesized Handwritten Characters User’s Handwriting

    4 3 2 1 5

    K1

    K2

    K3

    K4

    K5

    K6

    K7

    ② ①

  • 11

    ユーザ識別テスト ・ 対象: 20人

    ・ ユーザの文字と似ている3つの合成した文字、3つのオリジナル文字、また6つの他の人が書いた文字をユーザに識別してもらう

    ・ ユーザが自分の文字でないと判断した文字を選択させる

    – 合成した文字に異様な形があるかとうかを判断する

    自分の手書き文字として選択した結果

    合成した文字 オリジナル文字 他のユーザの

    文字

    選択確率 76.77 % 76.73 % 23.25 %

  • 12

    手書きワードプロセッサ avi,33sec

    Overview

  • 13

    • 訓練パターンとしての使用 – 文字認識のための訓練パターンとして使用することができる – 署名検証や筆者認証のための訓練パターンとして使用することが

    できる

    • コンピュータ フォントの代用としての使用 – 手紙、私的な文書などを作成する時に自分だけのフォントを使って

    作成することができる – 1つの文書中で、同じ文字であっても、同じ形が出てくる可能性が

    非常に減ることから、手書き文字の感じをより一層表現することができる

    想定される用途

    13 【Patent Application (特許出願)】

  • 14

    ・ 市場の大きさ – 1,500,000,000 yen (この事業では1/100程度として1500万を予想) – 基準

    • Mixiの使用者数:1500万人 • ウェブ上で1年間のフォント使用料を100円払うとした場合

    • 現在の個人フォントを製作して販売するサイトは複数存在する。http://www.fontifier.com/

    • 9$ per a Set of Font – http://www.myfirstfont.com/

    • 79$ per a Software – http://www.yourfonts.com/

    • 9.95$ per a Set of Font

    • Mixi・Facebookなどのインターネットサービスにも転用することが可能である。日本と韓国の市場は同様。

    想定される市場

    14 【Patent Application (特許出願)】

  • 15

    企業への期待 • Tablet,Touch Panel, Smartphoneソフト開発、

    Font生成の技術を持つ企業との共同研究を希望。

    • また、手書き関連を開発中の企業、 Mixi, FacebookなどのSocial network分野への展開を考えている企業には、本技術の導入が有効と思われる。

  • 16

    本技術に関する知的財産権

    • 発明の名称 : 「ストローク生成装置、ストローク生成方法、ストローク生成プログラム、文字生成装置、文字生成方法および文字生成プログラム」

    • 出願番号 :特願2011-018668 • 出願人 :会津大学 • 発明者 :愼 重弼、張 源斗

  • 17

    産学連携の経歴

    • 2007年-2008年 JSTシーズ発掘事業に採択

  • 18

    お問い合わせ先

    会津大学産学イノベーションセンター

    教授 石橋 史朗

    TEL 0242-37-2776

    FAX 0242-37-2778

    e-mail [email protected]

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