論文の概要: NPRportrait 1.0: A Three-Level Benchmark for Non-Photorealistic Rendering of Portraits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00633v1
• Date: Tue, 1 Sep 2020 18:04:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 01:26:57.634608
• Title: NPRportrait 1.0: A Three-Level Benchmark for Non-Photorealistic Rendering of Portraits
• Title（参考訳）: NPRportrait 1.0: ポートレイトの非フォトリアリスティックレンダリングのための3レベルベンチマーク
• Authors: Paul L. Rosin, Yu-Kun Lai, David Mould, Ran Yi, Itamar Berger, Lars Doyle, Seungyong Lee, Chuan Li, Yong-Jin Liu, Amir Semmo, Ariel Shamir, Minjung Son, Holger Winnemoller
• Abstract要約: 本稿では,スタイリングされたポートレート画像の評価のための,新しい3レベルベンチマークデータセットを提案する。 厳密な基準が構築に使われ、その一貫性はユーザスタディによって検証された。 ポートレート・スタイル化アルゴリズムを評価するための新しい手法が開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.58044348082944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent upsurge of activity in image-based non-photorealistic rendering (NPR), and in particular portrait image stylisation, due to the advent of neural style transfer, the state of performance evaluation in this field is limited, especially compared to the norms in the computer vision and machine learning communities. Unfortunately, the task of evaluating image stylisation is thus far not well defined, since it involves subjective, perceptual and aesthetic aspects. To make progress towards a solution, this paper proposes a new structured, three level, benchmark dataset for the evaluation of stylised portrait images. Rigorous criteria were used for its construction, and its consistency was validated by user studies. Moreover, a new methodology has been developed for evaluating portrait stylisation algorithms, which makes use of the different benchmark levels as well as annotations provided by user studies regarding the characteristics of the faces. We perform evaluation for a wide variety of image stylisation methods (both portrait-specific and general purpose, and also both traditional NPR approaches and neural style transfer) using the new benchmark dataset.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの非フォトリアリスティックレンダリング(npr)や、特にポートレート画像のスタイリゼーションにおける近年の活発化にもかかわらず、ニューラルスタイル転送の出現により、この分野のパフォーマンス評価の状況は、特にコンピュータビジョンや機械学習コミュニティの規範と比較して限定されている。 残念ながら、イメージスタイリングを評価するタスクは、主観的、知覚的、審美的な側面を含むため、今のところ明確に定義されていない。 そこで,本研究では,新しい3段階のベンチマークデータセットを,スタイリングされたポートレート画像の評価のために提案する。 厳密な基準が構築に使われ、その一貫性はユーザ研究によって検証された。 さらに、異なるベンチマークレベルと、顔の特徴に関するユーザー研究の注釈を利用するポートレートスタイライゼーションアルゴリズムを評価するための新しい手法が開発されている。 我々は,新しいベンチマークデータセットを用いて,多種多様な画像スタイリング手法(ポートレート固有および汎用の両方,従来のNPRアプローチとニューラルスタイル転送の両方)の評価を行う。

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