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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

A Proposal for Emotion-Expressive Editor:EmoEditor by Font Changing

http://hdl.handle.net/10228/0002000585
http://hdl.handle.net/10228/0002000585
922863ca-e95d-484a-9e35-66210d8880f4
名前 / ファイル ライセンス アクション
10426752.pdf 10426752.pdf (1.1 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2024-05-07
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル A Proposal for Emotion-Expressive Editor:EmoEditor by Font Changing
言語 en
言語
言語 eng
著者 Shimamura, Yuki

× Shimamura, Yuki

en Shimamura, Yuki

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新見, 道治

× 新見, 道治

WEKO 944
e-Rad_Researcher 20269088
Scopus著者ID 7102215014
九工大研究者情報 236

en Niimi, Michiharu

ja 新見, 道治


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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Text media is one of important ways in communications on computers. For example, email, LINE or Twitter uses it frequently. In addition, captions in motion pictures are necessity for not only watching foreign cinema/TV but also one who is older or has hearing impairment. In general, a text character is recognized as rendered images on display. Therefore, it is difficult for text to express the emotions we have in writing sentences. In this paper, we propose a method to communicate emotions by changing font image. Firstly, we link a specific font and an emotion, then pair of a font data connected to an emotion and a standard font that is stored in computers is input to deep neural network (DNN) based on GAN, and we train it. An emotion is given to the neural network as a class label data. The input of the DNN is rendered font data. In other words, for the DNN, the input data is a standard font data we usually have with rendered, the output data is a generated rendered font image with emotion reflected. Furthermore, a mixed emotion font is able to be generated by adjusting parameters. We apply this neural network to editor system which is enable us to express emotions, which is called EmoEditor (Emotion-Expressive Editor). Through evaluation experiments, we confirmed the feasibility to communicate an emotion via an electronic media.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 2022 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), 7-10 November, 2022, Chiang Mai, Thailand
言語 en
書誌情報 en : 2022 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)

p. 1008-1013, 発行日 2022-12-21
出版社
出版者 IEEE
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.23919/APSIPAASC55919.2022.9980240
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-1-6654-8662-0
ISBN
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-616-590-477-3
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2640-009X
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2640-0103
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2022 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Computers
キーワード
主題Scheme Other
主題 Text recognition
キーワード
主題Scheme Other
主題 Social networking (online)
キーワード
主題Scheme Other
主題 Neural networks
キーワード
主題Scheme Other
主題 Information processing
キーワード
主題Scheme Other
主題 Media
キーワード
主題Scheme Other
主題 Writing
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/236_ja.html
論文ID(連携)
値 10426752
連携ID
値 12167
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Ver.1 2024-05-07 07:00:28.344729
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