論文の概要: Using Robust Regression to Find Font Usage Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15232v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 10:29:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:26:31.947959
• Title: Using Robust Regression to Find Font Usage Trends
• Title（参考訳）: ロバスト回帰を使ってフォントの使用傾向を見つける
• Authors: Kaigen Tsuji, Daichi Haraguchi, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana
• Abstract要約: 映画のポスターは、公開日を用いて、時間を表すことができるので、このタスクのフォントのソースとして映画ポスターを使用します。 映画ポスターのフォントと時間の関係を理解するために,回帰畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて映画のリリース年を推定する。 課題の難しさから,Mean Squared Error(MSE)とTukeyの双重損失を組み合わせたハイブリッドトレーニングシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.646713951724013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fonts have had trends throughout their history, not only in when they were invented but also in their usage and popularity. In this paper, we attempt to specifically find the trends in font usage using robust regression on a large collection of text images. We utilize movie posters as the source of fonts for this task because movie posters can represent time periods by using their release date. In addition, movie posters are documents that are carefully designed and represent a wide range of fonts. To understand the relationship between the fonts of movie posters and time, we use a regression Convolutional Neural Network (CNN) to estimate the release year of a movie using an isolated title text image. Due to the difficulty of the task, we propose to use of a hybrid training regimen that uses a combination of Mean Squared Error (MSE) and Tukey's biweight loss. Furthermore, we perform a thorough analysis on the trends of fonts through time.
• Abstract（参考訳）: フォントは、発明された時期だけでなく、その使用や人気においても、その歴史を通じてトレンドがあった。 本稿では,テキスト画像の大規模なコレクションにおいて,ロバスト回帰を用いてフォント使用傾向を具体的に把握しようとする。 映画のポスターは,その公開日を用いて,時間を表すことができるので,映画のポスターをフォントの源泉として活用する。 また、映画のポスターは、慎重にデザインされ、幅広いフォントを表現する文書である。 映画ポスターのフォントと時間の関係を理解するために,回帰畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いて,分離したタイトルテキスト画像を用いて映画の公開年を推定する。 課題の難易度から,平均二乗誤差 (mse) とタキーの2重重損失の組合せを用いたハイブリッドトレーニング手法を提案する。 さらに、時間を通してフォントの傾向を徹底的に分析する。

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