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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-14 16:15 ボルツマンマシンを用いたくずし字画像データの生成と修復 ○生駒洋樹（奈良先端大）・Mauricio Bermudez・Minho Lee（慶北大）・池田和司（奈良先端大）  NC2022-108 |
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| 抄録 | （和） | 一般の現代人にとってくずし字の判読は不可能に近い．そのため機械学習などを用いたくずし字の判読， 翻訳ツールの開発が求められている．一方で文字の出現頻度には偏りが存在し，また文字画像が欠損している場合も あり，学習データを集める際に困難が生じやすくデータ増強の手段が求められる．我々はボルツマンマシン（BM）を 用いたくずし字の生成および修復によるデータ増強を提案し，計算機実験を行った．修復は安定的に修復を行うこ とができなかった一方で，生成については 450 枚程度を学習した BM によってくずし字の「の」の生成に成功した． GAN を用いたくずし字データの生成には一文字当たり約 4700 枚の学習データが必要だったことから， BM の利用に よって，くずし字のデータ増強のための学習画像の必要枚数が劇的に減らせる可能性がある． |
| （英） | It is almost impossible for the average person to read Kuzushiji today. For this reason, there is a need to develop tools for deciphering and translating collapsed characters using machine learning and other methods. On the other hand, the frequency of occurrence of characters is biased and character images are sometimes missing, making it difficult to collect training data and requiring data augmentation methods. We proposed data augmentation by generating and repairing corrupted characters using a Boltzmann machine (BM) and conducted computational experiments. Although the repair process was not stable, we were able to generate the Kuzushiji "no" using a BM that had learned about 450 images. Because generating the same Kuzushiji "no" using GAN required about 4700 training data per character, the use of BM has the potential to dramatically reduce the number of images required for data augmentation for Kuzushiji. | |
| キーワード | （和） | くずし字 / データ増強 / ボルツマンマシン / 生成モデル / 画像修復 / / / |
| （英） | Kuzushiji / Data Augmentation / Boltzmann Machines / Generative Models / Image Inpainting / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 425, NC2022-108, pp. 94-98, 2023年3月. | |
| 資料番号 | NC2022-108 | |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2022-108 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2023-03-13 - 2023-03-15 |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | The Univ. of Electro-Communications |
| テーマ（和） | 脳アーキテクチャー, 一般（NC, ME） |
| テーマ（英） | Brain architecture, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2023-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ボルツマンマシンを用いたくずし字画像データの生成と修復 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Generation and inpainting of Kuzushiji image data using Boltzmann Machines |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | くずし字 / Kuzushiji |
| キーワード(2)（和/英） | データ増強 / Data Augmentation |
| キーワード(3)（和/英） | ボルツマンマシン / Boltzmann Machines |
| キーワード(4)（和/英） | 生成モデル / Generative Models |
| キーワード(5)（和/英） | 画像修復 / Image Inpainting |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 生駒 洋樹 / Hiroki Ikoma / イコマ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Mauricio Bermudez / Mauricio Bermudez / Mauricio Bermudez |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶北大学校 (略称： 慶北大) Kyungpook National University (略称： KNU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Minho Lee / Minho Lee / Minho Lee |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶北大学校 (略称： 慶北大) Kyungpook National University (略称： KNU) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 和司 / Kazushi Ikeda / イケダ カズシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-14 16:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2022-108 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.425 |
| ページ範囲 | pp.94-98 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-03-06 (NC) |
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