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| ■論文No. |
CT23122 |
| ■ページ数 |
5ページ |
■発行日
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2023/12/13 |
| ■タイトル |
GAN+SEblockによる日本古代文献修復 |
| ■タイトル(英語) |
Ancient Japanese Literature Restoration using GAN+SEblock |
| ■著者名 |
吉津 侑哉(立命館大学),金子 隼大(立命館大学),石橋 龍人(立命館大学),孟 林(立命館大学) |
| ■著者名(英語) |
Yuya YOSHIZU(Department of Electoronic and Computer Engineering, Ritsumeikan University),Hayata KANEKO(Graduate School of Science and Engineering,Ritsumeikan University),Ryuto ISHIBASHI(Graduate School of Science and Engineering,Ritsumeikan University),Lin Meng(Department of Electoronic and Computer Engineering, Ritsumeikan University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 制御研究会 |
| ■本誌 |
2023年12月16日制御研究会
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| ■本誌掲載ページ |
27-31ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
日本古代文献|劣化文字修復|ｐｉｘ２ｐｉｘ|ＣｙｃｌｅＧＡＮ|文化遺産保護|Ancient Japanese Llterature|Deteriorated Character Restoration|pix2pix|CycleGAN|Cultural Heritage Protection |
| ■要約(日本語) |
日本古代文献は、日本の歴史と文化を理解するための重要な役割を担っているため、解読する必要がある。しかし、経年劣化による文字の欠損や汚れなどが生じており、判読が困難な場合がある。本研究は深層学習のGAN技術を用いて、古代文献の修復を目指す。GANをベースとした画像変換モデルである、pix2pixとCycleGANに、SEblockを組み込んで少量のパラメータ増加で文献修復の精度を向上させた。 |
| ■要約(英語) |
Ancient Japanese documents of great historical value are subject to various types of deterioration. Therefore, we are restoring ancient Japanese documents using GAN-based pix2pix and cycleGAN. We also report that the accuracy was improved with a small increase in parameters by inserting SEblocks during the generation period. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,038Kバイト |
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