JP2022094939A - Method and system for providing handwritten font generation service - Google Patents
Method and system for providing handwritten font generation service Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022094939A JP2022094939A JP2021197512A JP2021197512A JP2022094939A JP 2022094939 A JP2022094939 A JP 2022094939A JP 2021197512 A JP2021197512 A JP 2021197512A JP 2021197512 A JP2021197512 A JP 2021197512A JP 2022094939 A JP2022094939 A JP 2022094939A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- font
- handwritten
- character
- processing
- processor
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 48
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 50
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000004806 packaging method and process Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 19
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 12
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000013256 Gubra-Amylin NASH model Methods 0.000 description 1
- 241000949477 Toona ciliata Species 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/10—Text processing
- G06F40/103—Formatting, i.e. changing of presentation of documents
- G06F40/109—Font handling; Temporal or kinetic typography
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/10—Text processing
- G06F40/12—Use of codes for handling textual entities
- G06F40/126—Character encoding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/10—Text processing
- G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
- G06F40/186—Templates
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
以下の説明は、フォント生成サービスを提供する技術に関する。 The following description relates to a technique for providing a font generation service.
フォント(font)とは、予めデザインされた多様なスタイルやサイズの文字が保管された一種の文字ライブラリ(library)であって、活字組版に必要なすべての文字、数字、および特殊記号を含む。 A font is a type of character library that stores pre-designed characters of various styles and sizes, including all characters, numbers, and special symbols required for typesetting.
このようなフォントがコンピュータを通じて表示あるいは印刷されるようにするためには、文字の形態を0と1のデータで表現しなければならない。フォントを0と1からなるデジタルデータで表現することができれば、コンピュータはこれを保存、加工し、外部の出力装置から出力することができる。したがって、フォントは、デジタル形態で表現された文字形状データの集合であると言える。 In order for such a font to be displayed or printed through a computer, the character form must be represented by 0 and 1 data. If a font can be represented by digital data consisting of 0s and 1s, the computer can store and process it and output it from an external output device. Therefore, it can be said that a font is a set of character shape data expressed in a digital form.
例えば、特許文献1(登録日2017年9月5日)には、多様なスタイル変更を配置作業なく文字単位でリアルタイムに使用することができる、フォント生成技術が開示されている。 For example, Patent Document 1 (registration date: September 5, 2017) discloses a font generation technique capable of using various style changes in real time on a character-by-character basis without arranging work.
使用者が書いた手書き文字でフォントファイルを生成することができるサービスモデルを提供する。 It provides a service model that can generate a font file with handwritten characters written by the user.
フォント生成結果を使用者が検収できるようにするカスタムチューニング機能を提供する。 It provides a custom tuning function that allows the user to inspect the font generation results.
コンピュータ装置が実行する手書きフォント生成方法であって、前記コンピュータ装置は、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも1つのプロセッサを含み、前記手書きフォント生成方法は、前記少なくとも1つのプロセッサが、使用者の手書き文字が含まれた手書き文字イメージを学習可能なフォーマットのイメージファイルに前処理する段階、前記少なくとも1つのプロセッサが、前記イメージファイルを利用して前記手書き文字のフォントスタイルを学習して手書きフォントを生成する段階、および前記少なくとも1つのプロセッサが、前記手書きフォントのサイズの比率を後処理する段階を含む、手書きフォント生成方法を提供する。 A method for generating handwritten fonts performed by a computer device, wherein the computer device includes at least one processor configured to execute a computer-readable instruction contained in a memory, and the handwritten font generation method is described above. At the stage where at least one processor preprocesses a handwritten character image containing a user's handwritten character into an image file in a learnable format, the at least one processor utilizes the image file to form the handwritten character. Provided is a handwritten font generation method including a step of learning a font style and generating a handwritten font, and a step of post-processing the size ratio of the handwritten font by the at least one processor.
一側面によると、前記前処理する段階は、与えられた文字セットを含むテンプレートを提供する段階、前記文字セットが手書き文字で作成されたテンプレートを入力イメージとして受信する段階、および前記入力イメージを文字単位で区切り、各文字イメージを学習可能なフォーマットのイメージファイルに加工する段階を含んでよい。 According to one aspect, the preprocessing step is to provide a template containing a given character set, to receive a template created by the character set in handwritten characters as an input image, and to use the input image as characters. It may include a step of separating each character image into an image file in a learnable format.
他の側面によると、前記前処理する段階は、文字単位で与えられた文字のイメージと前記与えられた文字に対する手書き文字イメージからなるイメージペアを学習データとして生成する段階を含んでよい。 According to another aspect, the preprocessing step may include generating as learning data an image pair consisting of a character image given in character units and a handwritten character image for the given character.
また他の側面によると、前記手書きフォント生成方法は、前記少なくとも1つのプロセッサが、前記前処理する段階の前処理結果、前記生成する段階のフォント生成結果、および前記後処理する段階の後処理結果のうちの少なくとも1つを前記使用者が検収するための使用者検収用インタフェースを提供する段階をさらに含んでよい。 According to another aspect, in the handwritten font generation method, the preprocessing result of the stage where the at least one processor performs the preprocessing, the font generation result of the generation stage, and the postprocessing result of the postprocessing stage. It may further include the step of providing a user acceptance interface for the user to accept at least one of them.
また他の側面によると、前記手書きフォント生成方法は、前記少なくとも1つのプロセッサが、前記前処理する段階の前処理結果を前記使用者が検収するための前処理検収用インタフェースを提供する段階をさらに含み、前記前処理検収用インタフェースは、文字単位で前処理が完了した文字を確認するための機能と、文字単位で手書き文字を修正するための機能が含まれてよい。 According to another aspect, the handwritten font generation method further comprises a step in which the at least one processor provides a pre-processing acceptance interface for the user to accept the pre-processing result of the pre-processing step. The preprocessing acceptance interface may include a function for confirming characters for which preprocessing has been completed in character units and a function for correcting handwritten characters in character units.
また他の側面によると、前記手書きフォント生成方法は、前記少なくとも1つのプロセッサが、前記生成する段階のフォント生成結果を前記使用者が検収するためのフォント検収用インタフェースを提供する段階をさらに含み、前記フォント検収用インタフェースは、フォント生成結果を確認するための機能と、前記フォント生成結果を文字単位で他のモデルの生成結果と取り替えたり手書き文字を再入力したりするための機能が含まれてよい。 According to another aspect, the handwritten font generation method further includes a step in which the at least one processor provides a font acceptance interface for the user to accept the font generation result of the generation step. The font acceptance interface includes a function for confirming the font generation result and a function for exchanging the font generation result with the generation result of another model or re-entering handwritten characters on a character-by-character basis. good.
また他の側面によると、前記フォント検収用インタフェースは、前記フォント生成結果を確認するための機能として、複数のモデルのうちでデフォルトモデルのフォント生成結果を提供する機能、前記複数のモデルのうちで品質スコアが最も高いモデルのフォント生成結果を提供する機能、文字単位で品質スコアが最も高いモデルの組み合わせのフォント生成結果を提供する機能のうちのいずれか1つが含まれてよい。 According to another aspect, the font acceptance interface has a function of providing a font generation result of a default model among a plurality of models as a function for confirming the font generation result, and among the plurality of models. It may include any one of a function of providing a font generation result of a model having the highest quality score and a function of providing a font generation result of a combination of models having the highest quality score in character units.
また他の側面によると、前記手書きフォント生成方法は、前記少なくとも1つのプロセッサが、前記後処理する段階の後処理結果を前記使用者が検収するための後処理検収用インタフェースを提供する段階をさらに含み、前記後処理検収用インタフェースは、後処理が完了したフォントを確認するための機能と、前記手書きフォントの文章内の文字サイズの比率を調整するための機能が含まれてよい。 According to another aspect, the handwritten font generation method further comprises a step in which the at least one processor provides a post-processing acceptance interface for the user to accept the post-processing result of the post-processing step. The post-processing acceptance interface may include a function for confirming a font for which post-processing has been completed and a function for adjusting the ratio of character sizes in the text of the handwritten font.
また他の側面によると、前記後処理検収用インタフェースは、事前設定(preset)または前記使用者のカスタム設定によって定められた文字サイズに前記手書きフォントを調整するための機能が含まれてよい。 Further, according to another aspect, the post-processing acceptance interface may include a function for adjusting the handwritten font to a character size determined by a preset or a user's custom setting.
また他の側面によると、前記手書きフォント生成方法は、前記少なくとも1つのプロセッサが、後処理が完了したフォントをパッケージングし、ウェブコンテンツまたは文書に適用可能なフォントフォーマットのファイルで登録する段階をさらに含んでよい。 According to another aspect, the handwritten font generation method further comprises the step of the at least one processor packaging the post-processed font and registering it in a file in a font format applicable to web content or a document. May include.
前記手書きフォント生成方法を前記コンピュータ装置に実行させるためのコンピュータプログラムを提供する。 A computer program for causing the computer device to execute the handwritten font generation method is provided.
コンピュータ装置であって、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも1つのプロセッサを含み、前記少なくとも1つのプロセッサは、使用者の手書き文字が含まれた手書き文字イメージを学習可能なフォーマットのイメージファイルに前処理し、前記イメージファイルを利用して前記手書き文字のフォントスタイルを学習して手書きフォントを生成し、前記手書きフォントのサイズの比率を後処理することを特徴とする、コンピュータ装置を提供する。 A computer device comprising at least one processor configured to execute a computer-readable instruction contained in memory, said at least one processor providing a handwritten character image containing the user's handwritten characters. It is characterized by preprocessing into an image file in a learnable format, learning the font style of the handwritten characters using the image file to generate a handwritten font, and post-processing the size ratio of the handwritten font. Provide computer equipment.
本発明の実施形態によると、使用者が書いた手書き文字でフォントファイルを生成するサービスモデルを提供することにより、ウェブコンテンツや文書に適用するためのフォントファイルを自分だけのスタイルで自由にデザインすることができる。 According to an embodiment of the present invention, by providing a service model for generating a font file with handwritten characters written by a user, a font file for application to web contents and documents can be freely designed in a style of one's own. be able to.
本発明の実施形態によると、フォント生成結果を使用者が検収することのできるカスタムチューニング機能を提供することにより、使用者が希望するスタイルをより便利に反映することができる。 According to the embodiment of the present invention, by providing the custom tuning function that allows the user to inspect the font generation result, the style desired by the user can be reflected more conveniently.
本発明の実施形態によると、使用者が評価、生成、調律することが可能なサービス環境を提供することによって手書きフォント生成のためのサービス効率性を高めることができ、フォント生成過程において必要となるコミュニケーションを縮小することができる。 According to the embodiment of the present invention, it is possible to improve the service efficiency for handwritten font generation by providing a service environment in which the user can evaluate, generate, and tune, which is necessary in the font generation process. Communication can be reduced.
以下、本発明の実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
本発明の実施形態は、フォント生成サービスを提供する技術に関する。本発明の実施形態に係る手書きフォント生成システムは、少なくとも1つのコンピュータ装置によって実現されてよく、本発明の実施形態に係る手書きフォント生成方法は、手書きフォント生成システムに含まれる少なくとも1つのコンピュータ装置によって実行されてよい。このとき、コンピュータ装置においては、本発明の一実施形態に係るコンピュータプログラムがインストールされて実行されてよく、コンピュータ装置は、実行されたコンピュータプログラムの制御にしたがって本発明の実施形態に係る手書きフォント生成方法を実行してよい。上述したコンピュータプログラムは、コンピュータ装置と結合して手書きフォント生成方法をコンピュータに実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。 An embodiment of the present invention relates to a technique for providing a font generation service. The handwritten font generation system according to the embodiment of the present invention may be realized by at least one computer device, and the handwritten font generation method according to the embodiment of the present invention may be realized by at least one computer device included in the handwritten font generation system. May be executed. At this time, in the computer device, the computer program according to the embodiment of the present invention may be installed and executed, and the computer device generates the handwritten font according to the embodiment of the present invention under the control of the executed computer program. You may carry out the method. The computer program described above may be recorded on a computer-readable recording medium in combination with a computer device to allow the computer to perform a handwritten font generation method.
図1は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図1のネットワーク環境は、複数の電子機器110、120、130、140、サーバ150、160、およびネットワーク170を含む例を示している。このような図1は、発明の説明のための一例に過ぎず、電子機器の数やサーバの数が図1のように限定されることはない。また、図1のネットワーク環境は、本実施形態に適用可能な環境を説明するための一例に過ぎず、本実施形態に適用可能な環境が図1のネットワーク環境に限定されることはない。
FIG. 1 is a diagram showing an example of a network environment according to an embodiment of the present invention. The network environment of FIG. 1 shows an example including a plurality of
複数の電子機器110、120、130、140は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。複数の電子機器110、120、130、140の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、PC(personal computer)、ノート型PC、デジタル放送用端末、PDA(Personal Digital Assistant)、PMP(Portable Multimedia Player)、タブレット、ゲームコンソール、ウェアラブルデバイス、IoT(Internet of Things)デバイス、VR(Virtual Reality)デバイス、AR(Augmented Reality)デバイスなどがある。一例として、図1では、電子機器110の例としてスマートフォンを示しているが、本発明の実施形態において、電子機器110は、実質的に無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク170を介して他の電子機器120、130、140および/またはサーバ150、160と通信することのできる多様な物理的なコンピュータ装置のうちの1つを意味してよい。
The plurality of
通信方式が限定されることはなく、ネットワーク170が含むことのできる通信網(一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網)を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてもよい。例えば、ネットワーク170は、PAN(personal area network)、LAN(local area network)、CAN(campus area network)、MAN(metropolitan area network)、WAN(wide area network)、BBN(broadband network)、インターネットなどのネットワークのうちの1つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク170は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター-バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の1つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。
The communication method is not limited, and not only the communication method using the communication network (for example, mobile communication network, wired Internet, wireless Internet, broadcasting network) that can be included in the
サーバ150、160それぞれは、複数の電子機器110、120、130、140とネットワーク170を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する1つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ150は、ネットワーク170を介して接続した複数の電子機器110、120、130、140にサービス(一例として、手書きフォント生成サービス、ウェブトゥーンサービス、動画共有サービス、ソーシャルネットワークサービスなど)を提供するシステムであってよい。
Each of the
図2は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置の例を示したブロック図である。上述した複数の電子機器110、120、130、140それぞれやサーバ150、160それぞれは、図2に示すように構成されたコンピュータ装置200によって実現されてよい。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a computer device according to an embodiment of the present invention. Each of the plurality of
このようなコンピュータ装置200は、図2に示すように、メモリ210、プロセッサ220、通信インタフェース230、および入力/出力インタフェース240を含んでよい。メモリ210は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、RAM(random access memory)、ROM(read only memory)、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。ここで、ROMやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ210とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータ装置200に含まれてもよい。また、メモリ210には、オペレーティングシステムと、少なくとも1つのプログラムコードが記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ210とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ210にロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー(登録商標)ドライブ、ディスク、テープ、DVD/CD-ROMドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース230を通じてメモリ210にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク170を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータ装置200のメモリ210にロードされてよい。
Such a
プロセッサ220は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ210または通信インタフェース230によって、プロセッサ220に提供されてよい。例えば、プロセッサ220は、メモリ210のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。
通信インタフェース230は、ネットワーク170を介してコンピュータ装置200が他の装置(一例として、上述した記録装置)と互いに通信するための機能を提供してよい。一例として、コンピュータ装置200のプロセッサ220がメモリ210のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって生成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース230の制御にしたがってネットワーク170を介して他の装置に伝達されてよい。これとは逆に、他の装置からの信号や命令、データ、ファイルなどが、ネットワーク170を経てコンピュータ装置200の通信インタフェース230を通じてコンピュータ装置200に受信されてよい。通信インタフェース230を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ220やメモリ210に伝達されてよく、ファイルなどは、コンピュータ装置200がさらに含むことのできる記録媒体(上述した永続的記録装置)に記録されてよい。
The
入力/出力インタフェース240は、入力/出力装置250とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、マウスなどの装置を、出力装置は、ディスプレイ、スピーカのような装置を含んでよい。他の例として、入力/出力インタフェース240は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が1つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力/出力装置250は、コンピュータ装置200と1つの装置で構成されてもよい。
The input /
また、他の実施形態において、コンピュータ装置200は、図2の構成要素よりも少ないか多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータシステム200は、上述した入力/出力装置250のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバやデータベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。
Also, in other embodiments, the
以下では、手書きフォント生成サービスを提供する方法およびシステムの具体的な実施形態について説明する。 Hereinafter, a method of providing a handwritten font generation service and a specific embodiment of the system will be described.
図3は、本発明の一実施形態における、コンピュータ装置が実行することのできる方法の例を示したフローチャートである。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of a method that can be performed by a computer device according to an embodiment of the present invention.
本実施形態に係るコンピュータ装置200は、クライアントを対象に、クライアント上にインストールされた専用アプリケーションやコンピュータ装置200と関連するウェブ/モバイルサイトへの接続によって手書きフォント生成サービスを提供してよい。コンピュータ装置200には、コンピュータで実現された手書きフォント生成システムが構成されてよい。一例として、手書きフォント生成システムは、独立的に動作するプログラム形態で実現されてもよいし、特定のアプリケーションのイン-アプリ(in-app)形態で構成されて前記特定のアプリケーション上で動作が可能なように実現されてもよい。
The
コンピュータ装置200のプロセッサ220は、図3に係る手書きフォント生成方法を実行するための構成要素として少なくとも1つ以上の構成要素を含んでよい。実施形態によって、プロセッサ220の構成要素は、選択的にプロセッサ220に含まれても除外されてもよい。また、実施形態によって、プロセッサ220の構成要素は、プロセッサ220の機能の表現のために分離されても併合されてもよい。
The
このようなプロセッサ220およびプロセッサ220の構成要素は、図3の手書きフォント生成方法が含む段階310~330を実行するようにコンピュータ装置200を制御してよい。例えば、プロセッサ220およびプロセッサ220の構成要素は、メモリ210が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも1つのプログラムのコードとによる命令(instruction)を実行するように実現されてよい。
Such a
ここで、プロセッサ220の構成要素は、コンピュータ装置200に記録されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ220によって実行される、互いに異なる機能(different functions)の表現であってよい。
Here, the components of the
プロセッサ220は、コンピュータ装置200の制御と関連する命令がロードされたメモリ210から必要な命令を読み取ってよい。この場合、前記読み取られた命令は、プロセッサ220が以下で説明する段階310~330を実行するように制御するための命令を含んでよい。
The
以下で説明する段階310~330は、図3に示した順序とは異なる順序で実行されてもよいし、段階310~330のうちの一部が省略されたり追加の過程がさらに含まれたりしてもよい。 Steps 310-330 described below may be performed in a different order than that shown in FIG. 3, some of steps 310-330 may be omitted or additional steps may be included. You may.
プロセッサ220は、フォント生成権限をもつ使用者を対象に、使用者が書いた手書き文字でフォントファイルを生成するサービスモデルを提供する。特に、プロセッサ220は、手書きフォントを生成するための各段階で、使用者が中間結果を確認しながら検収することができるカスタムチューニング機能を提供する。
The
図3を参照すると、段階310で、プロセッサ220は、手書き文字イメージを学習可能な形態のイメージに前処理してよい。プロセッサ220は、使用者が作成した手書き文字イメージをユーザ入力として受信し、受信した手書き文字イメージをモデルが学習可能なイメージフォーマット(例えば、pdf、png、jpeg、heifなど)のファイルに加工してよい。一例として、プロセッサ220は、与えられた目的文字セットに対して該当の目的文字を使用者が手書き文字で作成することができるテンプレートを提供し、目的文字ごとに手書き文字が作成されたテンプレートを入力イメージとして受信してよい。この後、プロセッサ220は、入力イメージとして受信されたテンプレートイメージのarucoコードを認識して文字(character)単位で区切った後、それぞれの文字イメージを学習可能なフォーマットのイメージファイルに加工することにより、一文字あたり1つの目的文字イメージと1つの手書き文字イメージからなる学習ペアを生成してよい。
Referring to FIG. 3, at step 310,
プロセッサ220は、手書き文字イメージに対する前処理結果を検収するための前処理検収用インタフェースを提供してよい。使用者は、前処理検収用インタフェースによって前処理が完了した文字を確認してよく、このとき、前処理検収用インタフェースは、文字単位で手書き文字を修正するための機能を含んでよい。言い換えれば、プロセッサ220は、手書き文字イメージを前処理してからフォント化する前に、イメージの状態で使用者検収を実施してよい。プロセッサ220は、誤って前処理された文字や前処理漏れなどのエラー文字を使用者が選択することによってテンプレートを追加で生成してよく、追加のテンプレートによってエラー文字だけを再び前処理して、該当の文字の学習ペアをアップデートしてよい。
The
段階320で、プロセッサ220は、段階310で前処理されたイメージを利用して使用者の手書き文字のフォントスタイルを学習することにより、フォント化された手書きフォントを生成してよい。プロセッサ220は、手書き文字生成モデルに基づいて、各文字の目的文字イメージと手書き文字イメージからなる学習ペアを利用して手書き文字スタイルを学習してよい。プロセッサ220は、目的文字イメージと手書き文字イメージを利用して、エラー文字のない手書き文字スタイルが安定的に文字に反映されるように学習してよい。一例として、プロセッサ220は、生成子(Generator)と区分子(Discriminator)で構成されたGAN(Generative Adversarial Network)モデルを利用して手書き文字スタイルを学習してよい。プロセッサ220は、GANモデルの1つとして、入力イメージと出力イメージのマッピングに必要な損失関数を学習するpix2pixモデルを活用してよい。プロセッサ220は、目的文字セットに対する手書き文字スタイルを学習して、該当のスタイルの文字ライブラリ(活字組版に必要なすべての文字、数字、特殊記号を含む)を生成してよい。このとき、プロセッサ220は、1つの手書き文字イメージに対し、複数のモデルを利用して複数の手書きフォント候補を生成してよい。
At step 320, the
プロセッサ220は、手書きフォント化によるフォント生成結果を検収するためのフォント検収用インタフェースを提供してよい。使用者は、フォント検収用インタフェースによってフォント生成結果である手書きフォント候補を確認してよく、このとき、フォント検収用インタフェースは、複数のモデルに基づいて生成された手書きフォント候補を表示して最終モデルを選択できるようにする機能を含んでよい。プロセッサ220は、複数のモデルと複数の段階のフォント生成結果を並列表示して、使用者が選択可能なインタフェースを提供してよい。フォント検収段階では、文章内のバランスや文字の高低などは考慮せず、文字レベルの検収を実施してよい。デフォルト文字セットに対するフォント生成結果を検収することはもちろん、サービスシナリオによって主な文字を個別にリスト化して検収することも可能である。プロセッサ220は、フォント検収用インタフェースによってフォント生成結果の品質スコア順に手書き文字生成モデルを表示してよく、文字単位で品質スコアが最も高いモデルの文字が自動選択された状態の基本設定を表示してよい。プロセッサ220は、フォント検収用インタフェースによって使用者に最適なモデルを提案してよく、文字単位で他のモデルの生成結果を選択するための検収環境を提供する。フォント検収用インタフェースは、特定の文字に対して手書きフォント候補に適切に生成されたものがない場合、使用者が該当の文字の手書き文字を再び作成できるようにする機能を含む。フォント検収段階で再び作成された文字の手書き文字は、学習を経ずに直ぐに取り替えられる方式によって使用者検収の最終フォントに含ませてよい。プロセッサ220は、フォント生成結果のうちから品質スコアを基準に一部をサンプリングし、これを手書き文字生成モデルの学習サンプルとして活用することも可能である。
The
段階330で、プロセッサ220は、使用者検収によって最終選択されたフォント生成結果を後処理してよい。言い換えれば、プロセッサ220は、手書きフォントのサイズの比率、すなわち、文章内の比率バランシングを後処理してよい。プロセッサ220は、文章内の比率バランシングのために、ベースライン整列、文字拡大上限、文字拡大下限、特定文字縮小などを利用して各文字のサイズの比率を調整してよい。
At step 330,
プロセッサ220は、フォント生成結果に対する後処理結果を検収するための後処理検収用インタフェースを提供してよい。使用者は、後処理検収用インタフェースによって後処理が完了した文字を確認してよく、このとき、後処理検収用インタフェースは、指定された特定の文字を減らす機能(reduce specific text function)、下端整列や中央整列などのように基本整列を調整する機能(baseline align function)、事前設定(preset)や使用者のカスタム設定によって定められた文字サイズに調整した後に処理結果を示す機能を含む。すなわち、プロセッサ220は、フォント生成結果に対する後処理結果として、文章-フォントレベルの使用者検収を実施してよい。
The
プロセッサ220は、後処理が完了したフォントをパッケージングし、ウェブコンテンツや文書などに実際に適用可能なフォントファイルで登録してよい。プロセッサ220は、後処理結果物をTTF(true type font)、OTF(open type font)などのフォントフォーマットで提供してよい。プロセッサ220は、手書きフォントに対して少なくとも1つ以上のフォントフォーマットを提供してよく、使用者がフォントフォーマットを選択することが可能なインタフェースを提供してもよい。
The
プロセッサ220は、フォントレベルで修正が可能なフォント修正インタフェースを提供してよい。例えば、TTF内に存在するSVG(ベクトルファイル)をウェブ上からロードして修正し、これを再びTTFにアップデートしてよい。
まとめると、図4を参照すると、プロセッサ220は、使用者手書き文字をイメージファイルで受信して学習データを生成するイメージ前処理過程S310、前処理されたイメージファイルに基づいて手書き文字スタイルを学習して手書きフォントを生成するフォント生成過程S320、手書きフォントを後処理するフォント後処理過程S330を実行する。特に、プロセッサ220は、手書きフォントに対するカスタムチューニング機能として、各過程の中間結果を使用者が検収できるようにするインタフェースを提供する。言い換えれば、プロセッサ220は、イメージ前処理過程S310では前処理結果を検収するための前処理検収用インタフェースを、フォント生成過程S320ではフォント生成結果を検収するためのフォント検収用インタフェースを、フォント後処理過程S330では後処理結果を検収するための後処理検収用インタフェースを提供してよい。実施形態によっては、検収対象に応じて、前処理検収用インタフェース、フォント検収用インタフェース、および後処理検収用インタフェースの一部、例えば、後処理検収に限っては使用者の代わりにサービス管理者が関与する形態で提供されることも可能である。
In summary, referring to FIG. 4, the
図5~15は、本発明の一実施形態における、手書きフォント生成サービスを説明するためのユーザインタフェース画面の例を示した図である。 5 to 15 are diagrams showing an example of a user interface screen for explaining a handwritten font generation service in one embodiment of the present invention.
図5は、手書きフォント生成サービスのダッシュボード画面510の例を示している。
FIG. 5 shows an example of the
ダッシュボード画面510には、手書きフォントを生成するための生成ボタン501が含まれる。手書きフォントは、使用者権限により、1つだけの生成が可能であっても、複数の生成が可能であってもよい。生成ボタン501を利用して手書きフォント生成を要請する過程において、使用者の手書きフォントを他人も利用できるように許容するかなどに関する選択ポップアップが表示されてもよい。
The
ダッシュボード画面510には、使用者が生成した手書きフォントリスト502が含まれてよい。手書きフォントリスト502には、生成中のフォントリストや生成が完了したフォントリストなどが含まれてよく、アップデート順に表示されてよい。手書きフォントリスト502に含まれた各手書きフォントを示すフォントカードには、フォント名、アップデートされた日付、現在状態(例えば、生成完了、前処理中、生成中、後処理中)、生成が完了したフォントの場合はフォントファイルダウンロードボタンなどが含まれてよい。
The
プロセッサ220は、使用者がダッシュボード画面510で生成ボタン501を入力する場合、図6に示すように、手書き文字イメージ入力画面620を提供する。
The
手書き文字イメージ入力画面620には、手書き文字を書くテンプレートをダウンロードするためのテンプレートダウンロードボタン601や、テンプレートに作成された手書き文字イメージをアップロードするためのイメージ入力ボタン602などが含まれてよい。手書き文字テンプレートとは、目的文字セットが含まれた書式であって、PDFファイルやJPGファイルなどで提供されてよい。使用者は、手書き文字イメージ入力画面620でテンプレートダウンロードボタン601を入力してテンプレートをダウンロードした後、プリントし、テンプレートに与えられた目的文字セットに対して自分だけのスタイルで手書き文字を作成する。この後、使用者は、手書き文字イメージ入力画面620でイメージ入力ボタン602を入力して、手書き文字が作成されたテンプレートをスキャンしたり撮影したりしてイメージ形態でアップロードする。
The handwritten character
プロセッサ220は、使用者がアップロードした手書き文字イメージに対して前処理が完了すれば、図7に示すように、前処理検収画面730を提供する。前処理検収画面730は、前処理が完了した文字を使用者に確認させるための前処理検収用インタフェースであって、文字単位で、すなわち、使用者が手書き文字で作成した文字701それぞれに対する前処理結果702を表示してよい。プロセッサ220は、使用者が前処理検収画面730のチェックボックス703によって前処理が適切になされていない文字を選択した後、改善ボタン704を入力する場合、文字を再び書いて入力するための画面(手書き文字再作成画面)を提供する。手書き文字再作成画面では、前処理が適切になされなかった文字を再び作成するためのテンプレートを提供する。
When the preprocessing for the handwritten character image uploaded by the user is completed, the
プロセッサ220は、使用者が前処理検収画面730の検収完了ボタン705を入力する場合、図8に示すように、手書きフォント生成画面840を提供する。手書きフォント生成画面840には、手書きフォント生成による現在状態(例えば、生成中や生成完了)が表示される。
The
プロセッサ220は、手書きフォントの生成が完了すれば、図9に示すように、フォント検収画面950を提供する。フォント検収過程は、使用者手書き文字スタイルが反映された文字集合(活字組版に必要な文字、数字、特殊記号などを含む)を使用者が検収し、フォント生成が適切になされなかった文字の場合は、他のモデルで生成された文字に取り替えたり文字を再び作成したりすることで最終フォントを決定するシナリオに該当する。一例として、プロセッサ220は、フォント検収画面において、複数のモデルのうちで品質スコアが最も高い最適モデルのフォント生成結果901を表示してよい。プロセッサ220は、複数のモデルのうちでデフォルトモデルのフォント生成結果を表示することも可能である。プロセッサ220は、最適モデルのフォント生成結果901内から特定の文字902が選択されれば、図10に示すように、特定の文字902に対してモデル別にフォント生成結果1001を提供しててよい。使用者は、各モデルのフォント生成結果1001を確認した後、特定の文字902を他のモデルのフォント生成結果に取り替えて最終フォントに含ませてよい。他のモデルの生成結果を利用して最終フォントを決定することの他に、図9のフォント生成結果901から少なくとも1つ以上の文字を選択した後、改善ボタン903を入力する場合、図11に示すように、選択された文字の手書き文字を再び書いて最終フォントに反映するための文字改善画面1101を提供してよい。使用者は、最適モデルのフォント生成結果901から選択した文字に対し、文字改善画面1101を利用して該当の文字の手書き文字を再び書いて最終フォントに反映させてよい。
When the generation of the handwritten font is completed, the
他の例として、プロセッサ220は、手書きフォントの生成が完了すれば、図12に示すようなフォント検収画面950に、モデルの組み合わせによる最終フォントとして文字単位で品質スコアが最も高いモデルのフォントが自動選択されたフォント生成結果1201を提供してよい。使用者は、フォント検収画面950から品質スコア基盤のモデルの組み合わせであるフォント生成結果1201を確認してよく、特定の文字を他のモデルの生成結果に取り替えて最終フォントに含ませてもよい。
As another example, when the generation of the handwritten font is completed, the
プロセッサ220は、図13に示すように、フォント検収画面950による検収過程において、使用者による検収内容(モデル選択、文字改善など)が反映された最終フォント結果1301を提供してよい。使用者は、自身の手書き文字で生成されたフォントに対して自身が検収した最終フォント結果1301を確認してよい。
As shown in FIG. 13, the
プロセッサ220は、使用者が図13のフォント検収画面950から最終フォント結果1301を確認した後、検収完了ボタン1304を入力する場合、図14に示すように後処理検収画面1460を提供する。後処理検収画面1460は、後処理完了された文字を使用者が確認できるようにための後処理検収用インタフェースであって、文章内の文字ごとにサイズの比率を調整した後処理結果1401を表示してよい。
When the user inputs the
後処理検収画面1460には、指定された特定の文字を特に小さくする機能1402や、基本整列(下端整列や中央整列など)を選択するための機能1403などが含まれてよく、事前設定や使用者のカスタム設定によって定められた文字サイズごとに生成されたフォントサンプルである後処理結果1401が表示されてよい。
The
プロセッサ220は、使用者が後処理検収画面1460から後処理結果1401を確認した後、検収完了ボタン1404を入力する場合、後処理が完了した最終フォントをパッケージングし、ウェブコンテンツや文書などに実際に適用可能なフォントファイルで登録してよい。
When the user confirms the
図15は、手書きフォント生成サービスのデモページ画面1570の例を示している。
FIG. 15 shows an example of the
デモページ画面1570は、使用者の手書きフォントを適用することのできるウェブデモ画面であって、使用者の手書き文字で生成されたフォントリスト1501、テストする文字を入力するための文字入力欄1502、フォントリスト1501から選択されたフォントを文字入力欄1502に入力された文字に適用したテスト結果を提供するためのテスト結果画面1503などが含まれてよい。使用者は、デモページ画面510を利用して、自身の手書き文字で生成されたフォントを文章などに実際に使用してみることができる。
The
このように、本発明の実施形態によると、使用者が書いた手書き文字でフォントファイルを生成するサービスモデルを提供することにより、ウェブコンテンツや文書に適用可能なフォントファイルを自分だけのスタイルで自由にデザインすることができる。特に、本発明の実施形態によると、フォント生成過程中の中間結果を使用者が検収できるようにするカスタムチューニング機能を提供することにより、使用者が希望するスタイルをより便利に反映することができる。したがって、本実施形態は、使用者自身が評価、生成、調律することが可能なサービス環境を提供することによって手書きフォント生成のためのサービス効率性を高めることができ、フォント生成過程において必要となるコミュニケーションを縮小することができる。 As described above, according to the embodiment of the present invention, by providing a service model for generating a font file with handwritten characters written by a user, a font file applicable to web contents and documents can be freely created in a style of one's own. Can be designed to. In particular, according to an embodiment of the present invention, by providing a custom tuning function that allows the user to inspect intermediate results during the font generation process, the style desired by the user can be reflected more conveniently. .. Therefore, this embodiment can improve the service efficiency for handwritten font generation by providing a service environment that the user can evaluate, generate, and tune by himself, and is necessary in the font generation process. Communication can be reduced.
上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および/またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、プロセッサ、コントローラ、ALU(arithmetic logic unit)、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、FPGA(field programmable gate array)、PLU(programmable logic unit)、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、1つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム(OS)およびOS上で実行される1つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、1つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者は、処理装置が複数個の処理要素および/または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは1つのプロセッサおよび1つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。 The devices described above may be implemented by hardware components, software components, and / or combinations of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments include a processor, a controller, an ALU (arithmetic logic unit), a digital signal processor, a microcomputer, an FPGA (field programgable gate array), a PLU (programmable log unit), a microprocessor, and the like. Alternatively, it may be implemented using one or more general purpose computers or special purpose computers, such as various devices capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the OS. The processing device may also respond to the execution of the software, access the data, and record, manipulate, process, and generate the data. For convenience of understanding, one processing device may be described as being used, but one of ordinary skill in the art may include a plurality of processing elements and / or a plurality of types of processing elements. You can understand. For example, the processing device may include multiple processors or one processor and one controller. Also, other processing configurations such as parallel processors are possible.
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの1つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび/またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、1つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。 The software may include computer programs, codes, instructions, or a combination of one or more of these, configuring the processing equipment to operate at will, or instructing the processing equipment independently or collectively. You may do it. The software and / or data is embodied in any type of machine, component, physical device, computer recording medium or device to be interpreted based on the processing device or to provide instructions or data to the processing device. good. The software is distributed on a computer system connected by a network and may be recorded or executed in a distributed state. The software and data may be recorded on one or more computer-readable recording media.
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。ここで、媒体は、コンピュータ実行可能なプログラムを継続して記録するものであっても、実行またはダウンロードのために一時記録するものであってもよい。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合した形態の多様な記録手段または格納手段であってよく、あるコンピュータシステムに直接接続する媒体に限定されることはなく、ネットワーク上に分散して存在するものであってもよい。媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー(登録商標)ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、CD-ROMおよびDVDのような光媒体、フロプティカルディスク(floptical disk)のような光磁気媒体、およびROM、RAM、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令が記録されるように構成されたものであってよい。また、媒体の他の例として、アプリケーションを配布するアプリケーションストアやその他の多様なソフトウェアを供給または配布するサイト、サーバなどで管理する記録媒体または格納媒体が挙げられる。 The method according to the embodiment may be realized in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer-readable medium. Here, the medium may be a continuous recording of a computer-executable program or a temporary recording for execution or download. Further, the medium may be various recording means or storage means in the form of a combination of a single piece of hardware or a plurality of pieces of hardware, and is not limited to a medium directly connected to a certain computer system, but is distributed over a network. It may exist. Examples of media include hard disks, floppy (registered trademark) disks, magnetic media such as magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and optomagnetic media such as floptic discs. And may include ROM, RAM, flash memory, etc., and may be configured to record program instructions. In addition, other examples of media include recording media or storage media managed by application stores that distribute applications, sites that supply or distribute various other software, servers, and the like.
以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ/あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。 As described above, the embodiments have been described based on the limited embodiments and drawings, but those skilled in the art will be able to make various modifications and modifications from the above description. For example, the techniques described may be performed in a different order than the methods described, and / or components such as the systems, structures, devices, circuits described may be in a different form than the methods described. Appropriate results can be achieved even if they are combined or combined, and confronted or replaced by other components or equivalents.
したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。 Therefore, even if it is a different embodiment, if it is equivalent to the claims, it belongs to the attached claims.
200:コンピュータ装置
210:メモリ
220:プロセッサ
230:通信インタフェース
240:入力/出力インタフェース
250:入力/出力装置
170:ネットワーク
200: Computer device 210: Memory 220: Processor 230: Communication interface 240: Input / output interface 250: Input / output device 170: Network
Claims (20)
前記コンピュータ装置は、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも1つのプロセッサを含み、
前記手書きフォント生成方法は、
前記少なくとも1つのプロセッサが、使用者の手書き文字が含まれた手書き文字イメージを学習可能なフォーマットのイメージファイルに前処理する段階、
前記少なくとも1つのプロセッサが、前記イメージファイルを利用して前記手書き文字のフォントスタイルを学習して手書きフォントを生成する段階、および
前記少なくとも1つのプロセッサが、前記手書きフォントのサイズの比率を後処理する段階
を含む、手書きフォント生成方法。 A handwritten font generation method performed by a computer device.
The computer device comprises at least one processor configured to execute a computer-readable instruction contained in memory.
The handwritten font generation method is
A step in which the at least one processor preprocesses a handwritten character image containing a user's handwritten character into an image file in a learnable format.
The step in which the at least one processor uses the image file to learn the font style of the handwritten character to generate a handwritten font, and the at least one processor post-processes the size ratio of the handwritten font. How to generate handwritten fonts, including steps.
与えられた文字セットを含むテンプレートを提供する段階、
前記文字セットが手書き文字で作成されたテンプレートを入力イメージとして受信する段階、および
前記入力イメージを文字単位に区切り、各文字イメージを学習可能なフォーマットのイメージファイルに加工する段階
を含む、請求項1に記載の手書きフォント生成方法。 The pretreatment step is
At the stage of providing a template containing a given character set,
1 How to generate handwritten fonts as described in.
文字単位で与えられた文字のイメージと前記与えられた文字に対する手書き文字イメージからなるイメージペアを学習データとして生成する段階
を含む、請求項1に記載の手書きフォント生成方法。 The pretreatment step is
The handwritten font generation method according to claim 1, further comprising a step of generating an image pair consisting of an image of a character given in character units and a handwritten character image for the given character as learning data.
前記少なくとも1つのプロセッサが、前記前処理する段階の前処理結果、前記生成する段階のフォント生成結果、および前記後処理する段階の後処理結果のうちの少なくとも1つを前記使用者が検収するための用者検収用インタフェースを提供する段階
をさらに含む、請求項1~3のうちのいずれか一項に記載の手書きフォント生成方法。 The handwritten font generation method is
Because the user accepts at least one of the pre-processing result of the pre-processing stage, the font generation result of the generating stage, and the post-processing result of the post-processing stage by the at least one processor. The handwritten font generation method according to any one of claims 1 to 3, further comprising a step of providing an interface for user acceptance.
前記少なくとも1つのプロセッサが、前記前処理する段階の前処理結果を前記使用者が検収するための前処理検収用インタフェースを提供する段階
をさらに含み、
前記前処理検収用インタフェースは、文字単位で前処理が完了した文字を確認するための機能と、文字単位で手書き文字を修正するための機能が含まれること
を特徴とする、請求項1~3のうちのいずれか一項に記載の手書きフォント生成方法。 The handwritten font generation method is
The at least one processor further includes a step of providing a pre-processing acceptance interface for the user to inspect the pre-processing results of the pre-processing step.
The preprocessing acceptance interface is characterized in that it includes a function for confirming characters for which preprocessing has been completed on a character-by-character basis and a function for correcting handwritten characters on a character-by-character basis. The handwritten font generation method described in any one of the items.
前記少なくとも1つのプロセッサが、前記生成する段階のフォント生成結果を前記使用者が検収するためのフォント検収用インタフェースを提供する段階
をさらに含み、
前記フォント検収用インタフェースは、フォント生成結果を確認するための機能と、前記フォント生成結果を文字単位で他のモデルの生成結果と取り替えたり手書き文字を再入力したりするための機能が含まれること
を特徴とする、請求項1~3のうちのいずれか一項に記載の手書きフォント生成方法。 The handwritten font generation method is
The at least one processor further includes a step of providing a font acceptance interface for the user to accept the font generation result of the generation step.
The font acceptance interface includes a function for confirming the font generation result and a function for exchanging the font generation result with the generation result of another model or re-entering handwritten characters on a character-by-character basis. The handwritten font generation method according to any one of claims 1 to 3, wherein the handwritten font is generated.
を特徴とする、請求項6に記載の手書きフォント生成方法。 The font acceptance interface has a function of providing a font generation result of a default model among a plurality of models as a function for confirming the font generation result, and a model having the highest quality score among the plurality of models. The handwritten font according to claim 6, wherein the handwritten font is characterized by including one of a function of providing a font generation result and a function of providing a font generation result of a combination of models having the highest quality score for each character. Generation method.
前記少なくとも1つのプロセッサが、前記後処理する段階の後処理結果を前記使用者が検収するための後処理検収用インタフェースを提供する段階
をさらに含み、
前記後処理検収用インタフェースは、後処理が完了したフォントを確認するための機能と、前記手書きフォントの文章内の文字サイズの比率を調整するための機能が含まれること
を特徴とする、請求項1~3のうちのいずれか一項に記載の手書きフォント生成方法。 The handwritten font generation method is
The at least one processor further includes a step of providing a post-processing acceptance interface for the user to inspect the post-processing results of the post-processing step.
The post-processing acceptance interface is characterized in that it includes a function for confirming a font for which post-processing has been completed and a function for adjusting the ratio of character sizes in the text of the handwritten font. The handwritten font generation method according to any one of 1 to 3.
を特徴とする、請求項8に記載の手書きフォント生成方法。 The post-processing acceptance interface according to claim 8, wherein the post-processing acceptance interface includes a function for adjusting the handwritten font to a character size determined by a preset or a user's custom setting. How to generate handwritten fonts.
前記少なくとも1つのプロセッサが、後処理が完了したフォントをパッケージングし、ウェブコンテンツまたは文書に適用可能なフォントフォーマットのファイルで登録する段階
をさらに含む、請求項1~9のうちのいずれか一項に記載の手書きフォント生成方法。 The handwritten font generation method is
One of claims 1-9, further comprising the step of the at least one processor packaging the post-processed font and registering it in a file in a font format applicable to web content or documents. How to generate handwritten fonts as described in.
メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも1つのプロセッサ
を含み、
前記少なくとも1つのプロセッサは、
使用者の手書き文字が含まれた手書き文字イメージを学習可能なフォーマットのイメージファイルに前処理し、
前記イメージファイルを利用して前記手書き文字のフォントスタイルを学習して手書きフォントを生成し、
前記手書きフォントのサイズの比率を後処理すること
を特徴とする、コンピュータ装置。 It ’s a computer device,
Contains at least one processor configured to execute computer-readable instructions contained in memory.
The at least one processor
Preprocess the handwritten character image containing the user's handwritten character into an image file in a learnable format.
Using the image file, the font style of the handwritten characters is learned to generate a handwritten font.
A computer device comprising post-processing the size ratio of the handwritten font.
与えられた文字セットを含むテンプレートを提供し、
前記文字セットが手書き文字で作成されたテンプレートを入力イメージとして受信し、
前記入力イメージを文字単位に区切り、各文字イメージを学習可能なフォーマットのイメージファイルに加工すること
を特徴とする、請求項12に記載のコンピュータ装置。 The at least one processor
Provides a template containing the given character set,
The template created by the character set with handwritten characters is received as an input image, and
The computer device according to claim 12, wherein the input image is divided into character units, and each character image is processed into an image file in a learnable format.
文字単位で与えられた文字のイメージと前記与えられた文字に対する手書き文字イメージからなるイメージペアを学習データとして生成すること
を特徴とする、請求項12に記載のコンピュータ装置。 The at least one processor
The computer device according to claim 12, wherein an image pair consisting of an image of a character given in character units and a handwritten character image for the given character is generated as learning data.
前記前処理する段階の前処理結果、前記生成する段階のフォント生成結果、および前記後処理する段階の後処理結果のうちの少なくとも1つを前記使用者が検収するための使用者検収用インタフェースを提供すること
を特徴とする、請求項12~14のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ装置。 The at least one processor
A user acceptance interface for the user to accept at least one of the preprocessing result of the preprocessing stage, the font generation result of the generation stage, and the postprocessing result of the postprocessing stage. The computer device according to any one of claims 12 to 14, wherein the computer device is provided.
前記前処理する段階の前処理結果を前記使用者が検収するための前処理検収用インタフェースを提供し、
前記前処理検収用インタフェースは、文字単位で前処理が完了した文字を確認するための機能と、文字単位で手書き文字を修正するための機能が含まれること
を特徴とする、請求項12~14のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ装置。 The at least one processor
To provide a preprocessing acceptance interface for the user to inspect the preprocessing result of the preprocessing stage.
The preprocessing acceptance interface is characterized in that it includes a function for confirming characters for which preprocessing has been completed on a character-by-character basis and a function for correcting handwritten characters on a character-by-character basis. The computer device according to any one of the following items.
前記生成する段階のフォント生成結果を前記使用者が検収するためのフォント検収用インタフェースを提供し、
前記フォント検収用インタフェースは、フォント生成結果を確認するための機能と、前記フォント生成結果において文字単位で他のモデルの生成結果と取り替えたり手書き文字を再入力したりするための機能が含まれること
を特徴とする、請求項12~14のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ装置。 The at least one processor
A font acceptance interface for the user to inspect the font generation result at the generation stage is provided.
The font acceptance interface includes a function for confirming the font generation result and a function for replacing the font generation result with the generation result of another model or re-entering handwritten characters on a character-by-character basis. The computer device according to any one of claims 12 to 14, wherein the computer device is characterized.
を特徴とする、請求項17に記載のコンピュータ装置。 The font acceptance interface has a function of providing a font generation result of a default model among a plurality of models as a function for confirming the font generation result, and a model having the highest quality score among the plurality of models. The computer device according to claim 17, wherein the computer device includes any one of a function of providing a font generation result and a function of providing a font generation result of a combination of models having the highest quality score in character units. ..
前記後処理する段階の後処理結果を前記使用者が検収するための後処理検収用インタフェースを提供し、
前記後処理検収用インタフェースは、後処理が完了したフォントを確認するための機能と、前記手書きフォントの文章内の文字サイズの比率を調整するための機能が含まれること
を特徴とする、請求項12~14のうちのいずれか一項に記載のコンピュータ装置。 The at least one processor
To provide a post-processing acceptance interface for the user to inspect the post-processing result of the post-processing stage.
The post-processing acceptance interface is characterized in that it includes a function for confirming a font for which post-processing has been completed and a function for adjusting the ratio of character sizes in the text of the handwritten font. The computer device according to any one of 12 to 14.
を特徴とする、請求項19に記載のコンピュータ装置。 The computer device according to claim 19, wherein the post-processing acceptance interface includes a function for adjusting the handwritten font to a character size determined by a preset setting or a custom setting of the user. ..
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200175275A KR102501631B1 (en) | 2020-12-15 | 2020-12-15 | Method and system to provide handwriting font generation service |
KR10-2020-0175275 | 2020-12-15 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022094939A true JP2022094939A (en) | 2022-06-27 |
JP7348446B2 JP7348446B2 (en) | 2023-09-21 |
Family
ID=82162660
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021197512A Active JP7348446B2 (en) | 2020-12-15 | 2021-12-06 | Method and system for providing handwritten font generation service |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7348446B2 (en) |
KR (1) | KR102501631B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024103997A1 (en) * | 2022-11-16 | 2024-05-23 | 京东方科技集团股份有限公司 | Handwriting recognition method and handwriting recognition model training method and apparatus |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013033199A (en) * | 2012-01-05 | 2013-02-14 | Giichi Nakamura | Method and program for creating handwritten text |
US20130181995A1 (en) * | 2010-09-21 | 2013-07-18 | Hewlett-Packard Developement Company, L.P. | Handwritten character font library |
JP2019184770A (en) * | 2018-04-06 | 2019-10-24 | キヤノン株式会社 | Handwritten character creation device, control method thereof, and program |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101077206B1 (en) * | 2008-02-26 | 2011-10-27 | (주)윤디자인연구소 | System and method of font management |
KR101165975B1 (en) * | 2011-12-12 | 2012-07-18 | 주식회사 한글과컴퓨터 | Touch screen apparatus and handwriting input method of the touch screen apparatus |
KR101801153B1 (en) | 2016-12-30 | 2017-11-27 | 이경민 | System for recogniting character based on machine learning |
KR20210037280A (en) * | 2019-09-27 | 2021-04-06 | 이현규 | Automatic font generating system and method by using hand-written |
-
2020
- 2020-12-15 KR KR1020200175275A patent/KR102501631B1/en active IP Right Grant
-
2021
- 2021-12-06 JP JP2021197512A patent/JP7348446B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130181995A1 (en) * | 2010-09-21 | 2013-07-18 | Hewlett-Packard Developement Company, L.P. | Handwritten character font library |
JP2013033199A (en) * | 2012-01-05 | 2013-02-14 | Giichi Nakamura | Method and program for creating handwritten text |
JP2019184770A (en) * | 2018-04-06 | 2019-10-24 | キヤノン株式会社 | Handwritten character creation device, control method thereof, and program |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2024103997A1 (en) * | 2022-11-16 | 2024-05-23 | 京东方科技集团股份有限公司 | Handwriting recognition method and handwriting recognition model training method and apparatus |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20220085313A (en) | 2022-06-22 |
JP7348446B2 (en) | 2023-09-21 |
KR102501631B1 (en) | 2023-02-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10783409B2 (en) | Font replacement based on visual similarity | |
JP6944548B2 (en) | Automatic code generation | |
US10528649B2 (en) | Recognizing unseen fonts based on visual similarity | |
CN109947426B (en) | Application program generation method and device and electronic equipment | |
JP2010520531A (en) | Integrated pinyin and image input | |
US11462018B2 (en) | Representative image generation | |
JP7170773B2 (en) | Structured document information marking method, structured document information marking device, electronic device, computer-readable storage medium, and computer program | |
US20210295527A1 (en) | Algorithmic approach to finding correspondence between graphical elements | |
CN108154191A (en) | The recognition methods of file and picture and system | |
JP7343566B2 (en) | Data generation method, computer device, and computer program using language models | |
US10366142B2 (en) | Identifier based glyph search | |
JP7348446B2 (en) | Method and system for providing handwritten font generation service | |
CN111367514A (en) | Page card development method and device, computing device and storage medium | |
US10846061B2 (en) | Development environment for real-time application development | |
US20230316792A1 (en) | Automated generation of training data comprising document images and associated label data | |
US11182635B2 (en) | Terminal apparatus, character recognition system, and character recognition method | |
US20210103750A1 (en) | Processing irregularly arranged characters | |
JP5600826B1 (en) | Unstructured data processing system, unstructured data processing method and program | |
JP5569367B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
JP6062735B2 (en) | Software development support device, software development support method, software development support program | |
US10489437B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable medium | |
JP2021005368A (en) | Method and system for providing font and non-temporal computer-readable recording medium | |
Zhang et al. | Completion and production | |
KR20230125579A (en) | System for creating automatic cutting line and the operating method thereof | |
CN112947920A (en) | Script generation method and system for camera effect |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211206 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221227 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230104 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230324 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230620 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20230719 |
|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711 Effective date: 20230809 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230810 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7348446 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |