論文の概要: A Hybrid Framework for Matching Printing Design Files to Product Photos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05355v1
• Date: Tue, 9 Jun 2020 15:39:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 15:12:17.346811
• Title: A Hybrid Framework for Matching Printing Design Files to Product Photos
• Title（参考訳）: 印刷デザインファイルを製品写真にマッチさせるハイブリッドフレームワーク
• Authors: Alper Kaplan and Erdem Akagunduz
• Abstract要約: 提案するリアルタイム画像マッチングフレームワークは,高度に調整された深層畳み込みネットワークから得られる手作り特徴と深部特徴の両方を利用するという意味でハイブリッドである。 私たちが注目するマッチング問題は、特定のアプリケーション、すなわち、デザインを製品の写真マッチングに印刷することに特化しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a real-time image matching framework, which is hybrid in the sense that it uses both hand-crafted features and deep features obtained from a well-tuned deep convolutional network. The matching problem, which we concentrate on, is specific to a certain application, that is, printing design to product photo matching. Printing designs are any kind of template image files, created using a design tool, thus are perfect image signals. However, photographs of a printed product suffer many unwanted effects, such as uncontrolled shooting angle, uncontrolled illumination, occlusions, printing deficiencies in color, camera noise, optic blur, et cetera. For this purpose, we create an image set that includes printing design and corresponding product photo pairs with collaboration of an actual printing facility. Using this image set, we benchmark various hand-crafted and deep features for matching performance and propose a framework in which deep learning is utilized with highest contribution, but without disabling real-time operation using an ordinary desktop computer.
• Abstract（参考訳）: 提案するリアルタイム画像マッチングフレームワークは,高度に調整された深層畳み込みネットワークから得られる手作り特徴と深部特徴の両方を利用するという意味でハイブリッドである。 私たちが注目するマッチング問題は、特定のアプリケーション、すなわち、デザインを製品の写真マッチングに印刷することに特化しています。 印刷デザインはテンプレートイメージファイルの一種で、デザインツールを使って作成され、完璧な画像信号となる。 しかし、プリントされた製品の写真は、制御不能な撮影角度、制御不能な照明、オクルージョン、カラーの印刷欠陥、カメラノイズ、視界のぼやけなど、多くの望ましくない効果を被る。 この目的のために,実際の印刷設備の連携により,印刷設計と対応する製品写真対を含む画像セットを作成する。 この画像集合を用いて,様々な手作り・深度の特徴をベンチマークし,高いコントリビューションでディープラーニングを活用できるフレームワークを提案するが,通常のデスクトップコンピュータを用いたリアルタイム操作を無効にしない。

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