論文の概要: STEFANN: Scene Text Editor using Font Adaptive Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1903.01192v3
• Date: Wed, 29 Mar 2023 17:30:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 20:15:48.871940
• Title: STEFANN: Scene Text Editor using Font Adaptive Neural Network
• Title（参考訳）: STEFANN:Fnt Adaptive Neural Networkを用いたシーンテキストエディタ
• Authors: Prasun Roy, Saumik Bhattacharya, Subhankar Ghosh, Umapada Pal
• Abstract要約: 画像中のテキストを文字レベルで修正する手法を提案する。 本稿では,(a)FANnetと(b)Colornetという2つの異なるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 本手法は画像中のテキストを編集するための統一的なプラットフォームとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.79337509555511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Textual information in a captured scene plays an important role in scene interpretation and decision making. Though there exist methods that can successfully detect and interpret complex text regions present in a scene, to the best of our knowledge, there is no significant prior work that aims to modify the textual information in an image. The ability to edit text directly on images has several advantages including error correction, text restoration and image reusability. In this paper, we propose a method to modify text in an image at character-level. We approach the problem in two stages. At first, the unobserved character (target) is generated from an observed character (source) being modified. We propose two different neural network architectures - (a) FANnet to achieve structural consistency with source font and (b) Colornet to preserve source color. Next, we replace the source character with the generated character maintaining both geometric and visual consistency with neighboring characters. Our method works as a unified platform for modifying text in images. We present the effectiveness of our method on COCO-Text and ICDAR datasets both qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: キャプチャされたシーンにおけるテキスト情報は、シーンの解釈と意思決定において重要な役割を果たす。 シーンに存在する複雑なテキスト領域を検知し、解釈する手法は存在するが、私たちの知る限り、画像中のテキスト情報を修正することを目的とした重要な先行研究は存在しない。 画像に直接テキストを編集する機能には、誤り訂正、テキスト復元、画像再利用性など、いくつかの利点がある。 本稿では,画像中のテキストを文字レベルで修正する手法を提案する。 私たちはその問題を2段階にアプローチする。 当初、未観測文字(ターゲット)は、修正中の観察文字(ソース)から生成される。 我々は2つの異なるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 (a)FANnetは、ソースフォントと構造整合性を達成し、 b) 原色を保存するためのカラーネット。 次に,隣接キャラクタとの幾何学的・視覚的整合性を維持するために,ソースキャラクタを生成キャラクタに置き換える。 本手法は画像中のテキストを修正する統一プラットフォームとして機能する。 本研究では,COCO-Text と ICDAR データセットの質的,定量的な評価を行った。

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