中国出土木簡の書体分析の基礎的研究

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本研究では、中国古代木簡の画像からの文字検出と字体分析、さらにそれに基づく木簡文書の書体分析の課題に取り組み、新たな技術の有効性が示された。文字検出では、U-Netベースの文字検出・位置特定フレームワークを提案し、文字間の垂直・水平境界を同時に学習することで性能向上が達成された。また、学習された文字境界領域を活用した低コストの後処理を追加することで、近接する文字群の位置を正確に検出できるようになった。独自に構築した木簡データセットを用いた実験では、歴史的文書に対する最先端の文字検出方法を含む既存の方法を上回る性能が示され、査読付き論文への掲載が決定した。字体分析においては、崩れた文字と謹直な文字の2つの文字群を用いて深層生成モデルCycleGANを学習させ、木簡文字の崩れた文字から謹直な文字への字体変換が可能であることが実証された。さらに、木簡文字の掠れや欠損を考慮したデータ拡張が導入され、画像処理技術で訓練データの総量が足りない課題に対処した。また、入力された崩れ文字と変換された謹直な文字との差分を計算することで、崩れ度の算出が行われ、データ拡張の有効性が確認された。木簡文書の書体分析では、上述の技術で抽出した冊書（一件ファイル）に現れる個々の漢字の書体の相違から、文書作成のプロセスの重層性を確認し、さらに辺境における文書行政の最上位官署である都尉府の機能について、木簡文書と文献史料を相互に組み合わせながら新たな展望を得た。