The goal of personal style handwriting synthesis is to produce texts in the same style as an individual writer by analyzing the writer`s handwriting samples. The difficulty of handwriting synthesis is that the output should have the characteristics of the person`s handwritings as well as looking natural, based on a limited number of available examples. We represent the former as strokes for shape, position/size of character component for layout, and linear transformation for global appearance. For the latter, we specialize the character component production depending on preceding character component. Such specialization is modeled by a probabilistic distribution which represents spatial relationships between character components as well as randomness of handwriting. We develop a synthesis algorithm producing handwritings that exhibit the naturalness based on the proposed probabilistic model. The proposed system is applied to the Korean character synthesis. Experimental results demonstrated a high degree of visual plausibility of the synthesized handwritings. Human subjects were asked to identify the machine-generated handwritings in test images that contained both human-generated and machine-generated handwritings. The result showed that the subjects judged 89.6% of machine-generated handwritings to being human-generated in total. Contributions of this papers are 1) representation of coarticulation effect by a probablistic model, 2) synthesis of handwriting under this coarticulation model, and 3) robust handling of indiviudal handwriting style.
개인 필기 합성의 목적은 어떤 텍스트를 특정 필기자의 필기 형태로 합성하는데 있다. 이는 주로 필기자가 제공한 필기를 분석함으로써 수행된다. 개인 필기 합성의 어려움은 합성된 필기가 시각적으로 자연스러우면서도 개인의 필기 특성을 잘 반영 해야한다는 것이다. 더욱이 합성시에는 적은 수의 필기 예를 기반으로 그러한 특성과 자연스러움을 성취 해야한다. 본 논문에서는 필기 특성과 자연스러움을 필기의 모양, 문자 구성 요소의 위치 및 크기, 그리고 전역적인 필기 특성을 위한 선형 변환으로 표현하였다. 필기의 모양은 점으로 구성된 획으로 표현하였으며, 문자 구성 요소의 위치 및 크기는 문자 구성 요소의 외곽 사각형으로 표현하였다. 문자의 크기 비율, 기울기, 회전 등과 같은 전역적인 필기 특성은 문자 모델과 주어진 필기 예 사이의 선형 변환으로 표현하였다. 필기의 모양과 문자 구성 요소의 위치 및 크기를 이전 문자 구성 요소에 따른 확률 분포로 모델링함으로써 문자 구성 요소를 확률적으로 표현할 수 있었으며 이러한 확률 분포는 문자 구성 요소들 사이의 공간적 관계를 표현한다. 문자 구성 요소들 사이의 공간적 관계를 명시적으로 표현함으로써 자연스러운 필기를 나타낼 수 있었다. 이러한 공간적 관계를 이용하여 자연스러운 필기를 생성하는 합성 알고리즘을 제안하였다. 합성 알고리즘은 적은 수의 필기 예를 기반으로 필기되지 않은 필기를 생성할 수 있도록 설계되었다. 제안된 시스템은 한글 필기 합성에 적용되었다. 실험 결과를 통해 합성된 필기는 실제 필기와 시각적으로 매우 유사함을 확인하였다. 또한 합성된 필기와 사람의 필기가 혼재된 텍스트에서 여러 명의 피실험자가 합성된 필기를 검출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 피실험자들은 전체 합성된 필기중 89.6%를 사람이 필기한 것으로 간주하였다. 본 논문의 기여는 다음과 같다. 1) 확률 모델에 기반한 이웃한 자모 사이의 공간적 관계를 모델링하였고, 2) 그러한 확률 모델을 이용한 필기 합성 알고리즘을 제안하였으며, 3) 개인 필기 특성을 견고한 방식으로 표현하였다.
