論文の概要: A Probabilistic Generative Model for Typographical Analysis of Early Modern Printing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01646v1
• Date: Mon, 4 May 2020 17:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 00:12:22.624317
• Title: A Probabilistic Generative Model for Typographical Analysis of Early Modern Printing
• Title（参考訳）: 近世印刷のタイポグラフィー解析のための確率論的生成モデル
• Authors: Kartik Goyal, Chris Dyer, Christopher Warren, Max G'Sell, Taylor Berg-Kirkpatrick
• Abstract要約: 印刷された近世文書のグリフ形状を解析するための,深く解釈可能な確率的生成モデルを提案する。 提案手法では,テンプレートパラメータから順応可能な潜伏変数を用いて,まずよく理解された印刷摂動を生成するニューラルエディターモデルを提案する。 本手法は,混在文書中の書体を完全に教師なしで発見する作業において,厳密な解釈可能なクラスタリングベースライン(Ocular)および過度に柔軟な深層生成モデル(VAE)よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.62884731273421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a deep and interpretable probabilistic generative model to analyze glyph shapes in printed Early Modern documents. We focus on clustering extracted glyph images into underlying templates in the presence of multiple confounding sources of variance. Our approach introduces a neural editor model that first generates well-understood printing phenomena like spatial perturbations from template parameters via interpertable latent variables, and then modifies the result by generating a non-interpretable latent vector responsible for inking variations, jitter, noise from the archiving process, and other unforeseen phenomena associated with Early Modern printing. Critically, by introducing an inference network whose input is restricted to the visual residual between the observation and the interpretably-modified template, we are able to control and isolate what the vector-valued latent variable captures. We show that our approach outperforms rigid interpretable clustering baselines (Ocular) and overly-flexible deep generative models (VAE) alike on the task of completely unsupervised discovery of typefaces in mixed-font documents.
• Abstract（参考訳）: 近世文書のグリフ形状を分析するために, 深く, 解釈可能な確率的生成モデルを提案する。 我々は,複数の分散源が存在する場合に,抽出されたグリフ画像を基盤となるテンプレートにクラスタリングすることに焦点を当てる。 提案手法では,まず,テンプレートパラメータの空間摂動などのよく理解された印刷現象を解釈可能な潜伏変数を介して生成し,その変化,ジッタ,アーカイブプロセスからのノイズ,および初期近代印刷に関連する他の予期せぬ現象をインキングする非解釈可能な潜伏ベクトルを生成することにより,結果を修正する。 重要なことは、入力が観察と解釈可能修正テンプレートの間の視覚的残差に制限される推論ネットワークを導入することにより、ベクトル値の潜在変数が取得するものを制御および分離することができる。 本手法は,混在文書中の書体を完全に教師なしで発見する作業において,厳密な解釈可能なクラスタリングベースライン(Ocular)および過度に柔軟な深層生成モデル(VAE)よりも優れていることを示す。

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