JPH05265429A - 文字フォント作成処理方式 - Google Patents
文字フォント作成処理方式Info
- Publication number
- JPH05265429A JPH05265429A JP4063257A JP6325792A JPH05265429A JP H05265429 A JPH05265429 A JP H05265429A JP 4063257 A JP4063257 A JP 4063257A JP 6325792 A JP6325792 A JP 6325792A JP H05265429 A JPH05265429 A JP H05265429A
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- JP
- Japan
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- character
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- characters
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、ワードプロセッサ等に使用する文
字フォントの作成処理に関し、ユーザ筆記文字の特徴を
反映させた個性的文字フォントを容易に作成できるよう
にすることを目的とする。 【構成】 標準フォントのアウトラインデータと標準フ
ォントの特徴データとを記憶する標準フォントデータ記
憶部（１０）と、ユーザの書く文字の特徴を入力するユ
ーザ文字特徴入力部（２０）と、上記複数の文字の一部
の文字についてユーザ文字特徴データと上記標準フォン
ト特徴データとから両特徴の関係を予め学習させられて
当該学習結果に基づき所望の文字についてユーザ文字の
特徴を反映させた個性的フォント特徴データを出力する
ニューラルネットワーク（３１）と、所望の文字の個性
的フォントを展開する展開部（３２）とから成る個性的
フォント作成部（３０）とを設けて、所望の文字につい
て、ユーザ文字の特徴を反映させた個性的フォントを作
成するよう構成する。
字フォントの作成処理に関し、ユーザ筆記文字の特徴を
反映させた個性的文字フォントを容易に作成できるよう
にすることを目的とする。 【構成】 標準フォントのアウトラインデータと標準フ
ォントの特徴データとを記憶する標準フォントデータ記
憶部（１０）と、ユーザの書く文字の特徴を入力するユ
ーザ文字特徴入力部（２０）と、上記複数の文字の一部
の文字についてユーザ文字特徴データと上記標準フォン
ト特徴データとから両特徴の関係を予め学習させられて
当該学習結果に基づき所望の文字についてユーザ文字の
特徴を反映させた個性的フォント特徴データを出力する
ニューラルネットワーク（３１）と、所望の文字の個性
的フォントを展開する展開部（３２）とから成る個性的
フォント作成部（３０）とを設けて、所望の文字につい
て、ユーザ文字の特徴を反映させた個性的フォントを作
成するよう構成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ワードプロセッサ、電
子写植機、ディスプレイ装置、プリンタ装置等に使用す
る文字フォントの作成処理方式に関する。
子写植機、ディスプレイ装置、プリンタ装置等に使用す
る文字フォントの作成処理方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ワードプロセッサ等で文字を出力
するとき、ほとんどのユーザはメーカが提供しているフ
ォントをそのまま使用している。このため、ワードプロ
セッサ等で出力された文字には、手書き文字のような個
人の個性を感じさせるものがない。
するとき、ほとんどのユーザはメーカが提供しているフ
ォントをそのまま使用している。このため、ワードプロ
セッサ等で出力された文字には、手書き文字のような個
人の個性を感じさせるものがない。
【０００３】ワードプロセッサ等には、文字のユーザが
文字フォントを作成できる機能を持つものもある。この
ため、自分独特のフォントを作成するユーザもいるが、
漢字は約７０００文字もあり、一文字作成するのにもか
なりの労力を必要とするため、すべての文字のフォント
を作成するユーザはほとんどいない。
文字フォントを作成できる機能を持つものもある。この
ため、自分独特のフォントを作成するユーザもいるが、
漢字は約７０００文字もあり、一文字作成するのにもか
なりの労力を必要とするため、すべての文字のフォント
を作成するユーザはほとんどいない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記のように、漢字の
文字フォントを作成するには多大な労力を必要とする。
しかし、ユーザからはもっと個性的な文字で出力したい
（特に印刷したい）要望があり、簡単に、特徴ある個性
的な文字フォントが作れることが望まれている。
文字フォントを作成するには多大な労力を必要とする。
しかし、ユーザからはもっと個性的な文字で出力したい
（特に印刷したい）要望があり、簡単に、特徴ある個性
的な文字フォントが作れることが望まれている。
【０００５】本発明は、従来から存在する文字フォント
を、個性的な文字フォントに変換する方法を提供するこ
とにより、フォントを作成する労力を減少し、出力物の
個性化を実現することを目的とする。また、このときフ
ォントに関する専門的な知識を持たない者でも、容易に
個性的な文字フォントを作成できることも目的とする。
を、個性的な文字フォントに変換する方法を提供するこ
とにより、フォントを作成する労力を減少し、出力物の
個性化を実現することを目的とする。また、このときフ
ォントに関する専門的な知識を持たない者でも、容易に
個性的な文字フォントを作成できることも目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理構
成図である。図中、１０は標準フォントのアウトライン
データと標準フォントの特徴データとを記憶する標準フ
ォントデータ記憶部、２０はユーザの書く文字の特徴を
入力するユーザ文字特徴入力部である。３１は、上記複
数の文字の一部の文字についてユーザ文字特徴データ及
び上記標準フォント特徴データから両特徴の関係を予め
学習させられており、上記学習結果に基づき所望の文字
についてユーザ文字の特徴を反映させた個性的フォント
特徴データを出力するニューラルネットワークである。
３２は該所望の文字の上記アウトラインデータと上記個
性的フォント特徴データとから該所望の文字の個性的フ
ォントを展開する展開部、３０は上記ニューラルネット
ワークと展開部とから成る個性的フォント作成部を示し
ている。
成図である。図中、１０は標準フォントのアウトライン
データと標準フォントの特徴データとを記憶する標準フ
ォントデータ記憶部、２０はユーザの書く文字の特徴を
入力するユーザ文字特徴入力部である。３１は、上記複
数の文字の一部の文字についてユーザ文字特徴データ及
び上記標準フォント特徴データから両特徴の関係を予め
学習させられており、上記学習結果に基づき所望の文字
についてユーザ文字の特徴を反映させた個性的フォント
特徴データを出力するニューラルネットワークである。
３２は該所望の文字の上記アウトラインデータと上記個
性的フォント特徴データとから該所望の文字の個性的フ
ォントを展開する展開部、３０は上記ニューラルネット
ワークと展開部とから成る個性的フォント作成部を示し
ている。
【０００７】ニューラルネットワーク３１は、予め一部
の文字についてユーザ文字特徴データと上記標準フォン
ト特徴データとから両特徴の関係を予め学習させられて
おり、上記学習結果に基づき、ユーザが所望することが
できる文字のすべてについて標準フォント特徴データを
ユーザ文字の特徴を反映させた個性的フォント特徴デー
タに変換して出力することができる。
の文字についてユーザ文字特徴データと上記標準フォン
ト特徴データとから両特徴の関係を予め学習させられて
おり、上記学習結果に基づき、ユーザが所望することが
できる文字のすべてについて標準フォント特徴データを
ユーザ文字の特徴を反映させた個性的フォント特徴デー
タに変換して出力することができる。
【０００８】
【作用】所望の文字が指定されると、ニューラルネット
ワーク３１が該所望文字について、ユーザ文字の特徴を
反映させた個性的フォント特徴データを出力し、展開部
３２が、該個性的フォント特徴データと上記標準フォン
トデータ記憶部１０に記憶されている該所望文字のアウ
トラインデータとから該所望の文字の個性的フォントを
展開することにより所望の文字について、ユーザ文字の
特徴を反映させた個性的フォントを作成する。
ワーク３１が該所望文字について、ユーザ文字の特徴を
反映させた個性的フォント特徴データを出力し、展開部
３２が、該個性的フォント特徴データと上記標準フォン
トデータ記憶部１０に記憶されている該所望文字のアウ
トラインデータとから該所望の文字の個性的フォントを
展開することにより所望の文字について、ユーザ文字の
特徴を反映させた個性的フォントを作成する。
【０００９】
【実施例】手書き文字は、筆者によりかなり異なった印
象を与える。人は、この印象の違いを筆者の文字の個性
と考える。異なった印象を与える原因はいくつか考えら
れるが、その一つとして、文字のへんやつくり等の部品
の大きさや配置等のバランスの違いがある。
象を与える。人は、この印象の違いを筆者の文字の個性
と考える。異なった印象を与える原因はいくつか考えら
れるが、その一つとして、文字のへんやつくり等の部品
の大きさや配置等のバランスの違いがある。
【００１０】図２に、手書きの文字の例を示す。これ
は、複数の人に同じ文字を複数回ずつ書かせたものであ
るが、人により部品の大きさ、配置等のバランスが異な
り、また同一人物においては、複数回書かせても、その
バランスはほとんど変わらない。このことからわかるよ
うに、部品の大きさや配置のバランスは、筆者の個性を
表している。このとき、これらのバランスが異なる原因
として、部品の線分の密度が考えられ、これも特徴とし
て考えられる。また、ユーザ筆記文字の特徴として部品
の傾きも上げられる。
は、複数の人に同じ文字を複数回ずつ書かせたものであ
るが、人により部品の大きさ、配置等のバランスが異な
り、また同一人物においては、複数回書かせても、その
バランスはほとんど変わらない。このことからわかるよ
うに、部品の大きさや配置のバランスは、筆者の個性を
表している。このとき、これらのバランスが異なる原因
として、部品の線分の密度が考えられ、これも特徴とし
て考えられる。また、ユーザ筆記文字の特徴として部品
の傾きも上げられる。
【００１１】ユーザは、出力物に個性的な文字を使うこ
とを望んでいるが、自分の文字自体をフォントとして使
うことは望んでいないことが多い。そこで、標準的なフ
ォント（以下、標準フォントと呼ぶ）をユーザの文字の
バランスで出力する方法を考案した。
とを望んでいるが、自分の文字自体をフォントとして使
うことは望んでいないことが多い。そこで、標準的なフ
ォント（以下、標準フォントと呼ぶ）をユーザの文字の
バランスで出力する方法を考案した。
【００１２】本発明では、ユーザに数十文字程度の文字
を書かせ、その部品の大きさや、配置情報等の特徴を測
定する。標準フォントについても同種の特徴を測定し
（ユーザ筆記文字の方が多くの特徴を測定することもあ
る）、両者の関係をニューラルネットワークに学習させ
る。そして、ユーザが筆記した文字以外の文字の情報
は、学習済のネットワークに、標準フォントの情報を入
力することにより得られる。標準フォントを展開すると
きに、この情報を使用して個性的な文字を生成する。
を書かせ、その部品の大きさや、配置情報等の特徴を測
定する。標準フォントについても同種の特徴を測定し
（ユーザ筆記文字の方が多くの特徴を測定することもあ
る）、両者の関係をニューラルネットワークに学習させ
る。そして、ユーザが筆記した文字以外の文字の情報
は、学習済のネットワークに、標準フォントの情報を入
力することにより得られる。標準フォントを展開すると
きに、この情報を使用して個性的な文字を生成する。
【００１３】図３は、本発明によるフォント生成の処理
フローを示している。ステップ１ないしステップ２は運
用前の準備段階における処理であり、ステップ３ないし
ステップ６は運用段階における処理である。これより、
それぞれのステップについて詳説する。 （１） ステップ１（文字の分類） 漢字は、図４に示すように、漢字を構成する部品の配置
位置関係により、縦２分割、横２分割等のいくつかの種
類に分類することができる。後に、この分類の数だけニ
ューラルネットワークを必要とするので、システムの規
模に応じて分類する数を決定する。このとき、細かく分
けた方が、ユーザの文字の個性をより反映させることが
できることは言うまでもない。 （２） ステップ２（標準フォントの特徴データの測
定） ステップ１の分類に従い、各文字の構成部品の大きさ、
配置位置を測定する。図５は、特徴データ測定の説明図
である。図５において、左側の図は縦２分割のものの特
徴データ測定を示し、右側の図は縦２分割かつ右部分横
２分割のものの特徴データ測定について示している。縦
２分割の文字（図示左側）では、左部品の幅・高さ・Ｘ
オフセット・Ｙオフセット及び右部品の幅・高さ・Ｘオ
フセット・Ｙオフセットを測定する。縦２分割かつ右部
分横２分割の文字（図示右側）では、左部品の幅・高さ
・Ｘオフセット・Ｙオフセット、右上部品の幅・高さ・
Ｘオフセット・Ｙオフセット、右下部品の幅・高さ・Ｘ
オフセット・Ｙオフセットを測定する。ここでは、上記
２つの分類についてのみ図示したが、他の分類について
も同様に各部品の幅・高さ・Ｘオフセット・Ｙオフセッ
トを測定すればよい。 （３） ステップ３（ユーザ文字の特徴データの測定） ステップ１での分類毎に数文字ずつ、ユーザの筆記した
文字を用意する。例えば、縦２分割の分類では、「計」
「絶」「粗」「肝」…を、横２分割では「黄」「美」
「苦」「笛」…を、横３分割では…というように、ユー
ザ筆記文字を用意する。そして、上記ステップ２での標
準フォントの特徴データの測定と同様に漢字の各構成部
品の幅・高さ・Ｘオフセット・Ｙオフセットを測定す
る。さらに、必要に応じて、ユーザ筆記文字の場合に
は、各部品の傾きを測定する。 （４） ステップ４（ニューラルネットワークによる学
習処理） ニューラルネットワークに、標準フォントとユーザ筆記
文字との関係を学習させる。該処理については、後に詳
述する。 （５） ステップ５（位置配置等の決定） ユーザ筆記文字以外の文字を展開するときには、上記ニ
ューラルネットワークに該文字の標準フォントの特徴デ
ータが入力され、ニューラルネットワークは、該文字を
ユーザが筆記した場合の各部品の配置位置と大きさとを
上記学習結果に従って算出し、それらについてのデータ
を個性的フォント特徴データとして出力する。また、必
要に応じて各部品の傾斜角度も出力する。 （６） ステップ６（フォントの作成） 展開部が、該文字の上記個性的フォント特徴データと標
準フォントのアウトラインデータとから個性的フォント
を展開する。
フローを示している。ステップ１ないしステップ２は運
用前の準備段階における処理であり、ステップ３ないし
ステップ６は運用段階における処理である。これより、
それぞれのステップについて詳説する。 （１） ステップ１（文字の分類） 漢字は、図４に示すように、漢字を構成する部品の配置
位置関係により、縦２分割、横２分割等のいくつかの種
類に分類することができる。後に、この分類の数だけニ
ューラルネットワークを必要とするので、システムの規
模に応じて分類する数を決定する。このとき、細かく分
けた方が、ユーザの文字の個性をより反映させることが
できることは言うまでもない。 （２） ステップ２（標準フォントの特徴データの測
定） ステップ１の分類に従い、各文字の構成部品の大きさ、
配置位置を測定する。図５は、特徴データ測定の説明図
である。図５において、左側の図は縦２分割のものの特
徴データ測定を示し、右側の図は縦２分割かつ右部分横
２分割のものの特徴データ測定について示している。縦
２分割の文字（図示左側）では、左部品の幅・高さ・Ｘ
オフセット・Ｙオフセット及び右部品の幅・高さ・Ｘオ
フセット・Ｙオフセットを測定する。縦２分割かつ右部
分横２分割の文字（図示右側）では、左部品の幅・高さ
・Ｘオフセット・Ｙオフセット、右上部品の幅・高さ・
Ｘオフセット・Ｙオフセット、右下部品の幅・高さ・Ｘ
オフセット・Ｙオフセットを測定する。ここでは、上記
２つの分類についてのみ図示したが、他の分類について
も同様に各部品の幅・高さ・Ｘオフセット・Ｙオフセッ
トを測定すればよい。 （３） ステップ３（ユーザ文字の特徴データの測定） ステップ１での分類毎に数文字ずつ、ユーザの筆記した
文字を用意する。例えば、縦２分割の分類では、「計」
「絶」「粗」「肝」…を、横２分割では「黄」「美」
「苦」「笛」…を、横３分割では…というように、ユー
ザ筆記文字を用意する。そして、上記ステップ２での標
準フォントの特徴データの測定と同様に漢字の各構成部
品の幅・高さ・Ｘオフセット・Ｙオフセットを測定す
る。さらに、必要に応じて、ユーザ筆記文字の場合に
は、各部品の傾きを測定する。 （４） ステップ４（ニューラルネットワークによる学
習処理） ニューラルネットワークに、標準フォントとユーザ筆記
文字との関係を学習させる。該処理については、後に詳
述する。 （５） ステップ５（位置配置等の決定） ユーザ筆記文字以外の文字を展開するときには、上記ニ
ューラルネットワークに該文字の標準フォントの特徴デ
ータが入力され、ニューラルネットワークは、該文字を
ユーザが筆記した場合の各部品の配置位置と大きさとを
上記学習結果に従って算出し、それらについてのデータ
を個性的フォント特徴データとして出力する。また、必
要に応じて各部品の傾斜角度も出力する。 （６） ステップ６（フォントの作成） 展開部が、該文字の上記個性的フォント特徴データと標
準フォントのアウトラインデータとから個性的フォント
を展開する。
【００１４】図６は、ニューラルネットワークの学習処
理の説明図である。図６では、特に縦２分割の文字につ
いての学習の場合を説明する。縦２分割の文字は左部品
と右部品とから構成されるので、ニューラルネットワー
クには、入力データとして、標準フォントの両部品の線
密度又は画数・幅・高さ・Ｘオフセット・Ｙオフセット
と、ユーザ筆記文字の両部品の幅・高さ・Ｘオフセット
・Ｙオフセットとが入力される。各入力項目には、１個
あるいは複数のニューロンが対応し、ニューラルネット
ワークは、標準フォントの特徴とユーザ筆記文字の特徴
との関係を学習する。また、さらに必要に応じて、標準
フォントの左部品の種類、右部品の種類、ユーザ筆記文
字の左部品の傾斜角度、右部品の傾斜角度を入力しても
よい。
理の説明図である。図６では、特に縦２分割の文字につ
いての学習の場合を説明する。縦２分割の文字は左部品
と右部品とから構成されるので、ニューラルネットワー
クには、入力データとして、標準フォントの両部品の線
密度又は画数・幅・高さ・Ｘオフセット・Ｙオフセット
と、ユーザ筆記文字の両部品の幅・高さ・Ｘオフセット
・Ｙオフセットとが入力される。各入力項目には、１個
あるいは複数のニューロンが対応し、ニューラルネット
ワークは、標準フォントの特徴とユーザ筆記文字の特徴
との関係を学習する。また、さらに必要に応じて、標準
フォントの左部品の種類、右部品の種類、ユーザ筆記文
字の左部品の傾斜角度、右部品の傾斜角度を入力しても
よい。
【００１５】
【発明の効果】以上説明した如く、本発明によれば、フ
ォントに関する専門的な知識を持たない者でも容易に、
特徴のある個性的な文字フォントを作成する事が可能に
なる。
ォントに関する専門的な知識を持たない者でも容易に、
特徴のある個性的な文字フォントを作成する事が可能に
なる。
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】手書きの文字の例を示す。
【図３】本発明によるフォント生成の処理フローを示し
ている。
ている。
【図４】漢字の分類の例である。
【図５】特徴データの測定の説明図である。
【図６】ニューラルネットワークの学習処理の説明図で
ある。
ある。
１０ 標準フォントデータ記憶部 ２０ ユーザ文字特徴入力部 ３０ 個性的フォント作成部 ３１ ニューラルネットワーク ３２ 展開部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 浅川 和雄 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内
Claims (5)
- 【請求項１】 複数の文字のアウトラインデータを記憶
する標準フォントデータ記憶部（１０）を有し、所望の
文字のフォントを作成する文字フォントの作成処理方式
において、 上記標準フォントのアウトラインデータと標準フォント
の特徴データとを記憶する標準フォントデータ記憶部
（１０）と、 ユーザの書く文字の特徴を入力するユーザ文字特徴入力
部（２０）と、 上記複数の文字の一部の文字についてユーザ文字特徴デ
ータと上記標準フォント特徴データとから当該両特徴の
関係を予め学習させられており、上記学習結果に基づき
所望の文字についてユーザ文字の特徴を反映させた個性
的フォント特徴データを出力するニューラルネットワー
ク（３１）と、該所望の文字の上記アウトラインデータ
及び上記個性的フォント特徴データから該所望の文字の
個性的フォントを展開する展開部（３２）とから成る個
性的フォント作成部（３０）とを設けて、 所望の文字について、ユーザ文字の特徴を反映させた個
性的フォントを作成するようにしたことを特徴とする文
字フォント作成処理方式。 - 【請求項２】 ユーザ文字特徴データとして、少なくと
も文字を構成する部品の大きさと部品の配置位置とを入
力し、標準フォント特徴データとして、少なくとも部品
の大きさと部品の配置位置とを記憶する請求項１記載の
文字フォント作成処理方式。 - 【請求項３】 部品における線密度又は画数を、標準フ
ォント特徴データとして加えた請求項２記載の文字フォ
ント作成処理方式。 - 【請求項４】 部品の傾き具合を、ユーザ文字特徴デー
タとして加えた請求項２記載の文字フォント作成処理方
式。 - 【請求項５】 ユーザの書く文字の特徴データと標準フ
ォントの特徴データとから両特徴の関係を予め学習させ
たニューラルネットワーク（３１）を文字配置分類毎に
設けた請求項１記載の文字フォント作成処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4063257A JPH05265429A (ja) | 1992-03-19 | 1992-03-19 | 文字フォント作成処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4063257A JPH05265429A (ja) | 1992-03-19 | 1992-03-19 | 文字フォント作成処理方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05265429A true JPH05265429A (ja) | 1993-10-15 |
Family
ID=13224033
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4063257A Withdrawn JPH05265429A (ja) | 1992-03-19 | 1992-03-19 | 文字フォント作成処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05265429A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019028094A (ja) * | 2017-07-25 | 2019-02-21 | 大日本印刷株式会社 | 文字生成装置、プログラム及び文字出力装置 |
| WO2020059527A1 (ja) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | 富士フイルム株式会社 | フォント作成装置、フォント作成方法及びフォント作成プログラム |
| JP2021026729A (ja) * | 2019-08-08 | 2021-02-22 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、および、学習済みの機械学習モデル |
| US11288556B2 (en) | 2020-08-04 | 2022-03-29 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image forming apparatus that renders a character using one outline data out of multiple different outline data, image forming method including rendering a character using one outline data out of multiple different outline data, and non-transitory computer readable recording medium that records an information processing program that realizes the image forming method including rendering a character using one outline data out of multiple different outline data |
| US11443466B2 (en) | 2020-08-05 | 2022-09-13 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image forming apparatus that randomly processes outline data in association with a character code to render a character in different forms, image forming method including randomly processing outline data in association with a character code to render a character in different forms, and non-transitory computer readable recording medium that records an information processing program that realizes the image forming method including randomly processing outline data in association with a character code to render a character in different forms |
| CN112840312B (zh) * | 2018-12-19 | 2023-05-26 | 深圳市欢太科技有限公司 | 字体设置方法及装置 |
-
1992
- 1992-03-19 JP JP4063257A patent/JPH05265429A/ja not_active Withdrawn
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019028094A (ja) * | 2017-07-25 | 2019-02-21 | 大日本印刷株式会社 | 文字生成装置、プログラム及び文字出力装置 |
| WO2020059527A1 (ja) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | 富士フイルム株式会社 | フォント作成装置、フォント作成方法及びフォント作成プログラム |
| JPWO2020059527A1 (ja) * | 2018-09-20 | 2021-08-30 | 富士フイルム株式会社 | フォント作成装置、フォント作成方法及びフォント作成プログラム |
| US11600031B2 (en) | 2018-09-20 | 2023-03-07 | Fujifilm Corporation | Font creation apparatus, font creation method, and font creation program |
| CN112840312B (zh) * | 2018-12-19 | 2023-05-26 | 深圳市欢太科技有限公司 | 字体设置方法及装置 |
| JP2021026729A (ja) * | 2019-08-08 | 2021-02-22 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置、および、学習済みの機械学習モデル |
| US11288556B2 (en) | 2020-08-04 | 2022-03-29 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image forming apparatus that renders a character using one outline data out of multiple different outline data, image forming method including rendering a character using one outline data out of multiple different outline data, and non-transitory computer readable recording medium that records an information processing program that realizes the image forming method including rendering a character using one outline data out of multiple different outline data |
| US11443466B2 (en) | 2020-08-05 | 2022-09-13 | Kyocera Document Solutions Inc. | Image forming apparatus that randomly processes outline data in association with a character code to render a character in different forms, image forming method including randomly processing outline data in association with a character code to render a character in different forms, and non-transitory computer readable recording medium that records an information processing program that realizes the image forming method including randomly processing outline data in association with a character code to render a character in different forms |
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