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アルティメイトリンクを利用した高機能フォントユニバーサルデザイン

使用 Ultimate Link 的高性能字体通用设计

基本信息

批准号：
19K12879
负责人：
新見道治
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Kyushu Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は「ICT技術を活用した高機能フォントユニバーサルデザイン（弱視者をサポートするだけでなく晴眼者へも付加情報を伝えるフォントの加工技術）」を実現することである．2021度までの研究実績を踏まえ，複雑な字形の複数文字列を対象として，デジタルカメラで撮影し，その撮影された画像データから埋め込み情報を頑健に抽出することに取り組んだ．2021年度の研究成果として，複数文字を対象として，簡単な字形のカタカナへ対しては情報の埋め込み，抽出処理は成功していた．しかしながら，複雑な字形の漢字やひらがなを含む複数文字の文字列への情報の埋め込み，抽出処理は失敗していた．そこで2022年度は，複雑な字形文字を複数含む場合でも，頑健に埋め込み抽出できるアルティメイトリンクの開発に取り組んだ．具体的には，一つの文字の切り出し方法および芯線の抽出方法に関して改良を加えた．切り出し方法については．文字認識の結果得られる文字数を基に，画像の横幅から一つの文字のおおよその横方向サイズを推定し，その値を利用して文字分割を行う．文字字形から芯線を抽出し情報表現マークを配置していくが，オリジナルフォントの字形によっては，この芯線抽出よりが上手くいかない．そこで，芯線抽出の前処理として収縮処理を採用し，芯線が出現する領域を狭める．その結果，考案した新たな文字分割手法により，既存の文字分割手法では失敗していた文字列に対しても正しく文字列の分割が行えるようになった．また，情報の埋め込み処理の際の細線化前に文字の収縮処理を行うことで，円と円の距離が近くなりすぎて円の検出に失敗するという問題を解決することができた．

The purpose of this study is to make use of ICT technology to achieve high performance.(Processing technology for visually impaired persons). 2021 research results. 2021 research results. 2021 research results. Multiple text pairs are used to extract information. The extraction process fails when the Chinese characters in the complex characters are embedded in the text string containing multiple characters. In the year of 2022, the compound character is plural, and the strong character is extracted from the development group. Specific, a text of the cut out method and core wire extraction method related to improvement. Cut out the method of. The result of character recognition is that the number of characters is based on the number of characters, and the horizontal direction of the characters is estimated. The value of the characters is used to divide the characters. The word pattern Before the core wire is drawn out, the shrinkage treatment is adopted, and the core wire is formed in a narrow field. As a result, the new text segmentation method is tested, and the existing text segmentation method fails. The problem of text shrinking before thinning information processing is solved.