論文の概要: SLOGAN: Handwriting Style Synthesis for Arbitrary-Length and Out-of-Vocabulary Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11456v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 12:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 21:13:54.862189
• Title: SLOGAN: Handwriting Style Synthesis for Arbitrary-Length and Out-of-Vocabulary Text
• Title（参考訳）: SLOGAN:任意長・外語彙テキストのための手書きスタイル合成
• Authors: Canjie Luo, Yuanzhi Zhu, Lianwen Jin, Zhe Li, Dezhi Peng
• Abstract要約: 本稿では,任意の長文と語彙外文に対して,パラメータ化および制御可能な手書きスタイルを合成する手法を提案する。 我々は、容易に入手可能な印刷スタイルの画像を提供することで、テキストコンテンツを埋め込むことにより、コンテンツの多様性を柔軟に達成することができる。 本手法は,学習語彙に含まれない単語を,様々な新しいスタイルで合成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.83345711291558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large amounts of labeled data are urgently required for the training of robust text recognizers. However, collecting handwriting data of diverse styles, along with an immense lexicon, is considerably expensive. Although data synthesis is a promising way to relieve data hunger, two key issues of handwriting synthesis, namely, style representation and content embedding, remain unsolved. To this end, we propose a novel method that can synthesize parameterized and controllable handwriting Styles for arbitrary-Length and Out-of-vocabulary text based on a Generative Adversarial Network (GAN), termed SLOGAN. Specifically, we propose a style bank to parameterize the specific handwriting styles as latent vectors, which are input to a generator as style priors to achieve the corresponding handwritten styles. The training of the style bank requires only the writer identification of the source images, rather than attribute annotations. Moreover, we embed the text content by providing an easily obtainable printed style image, so that the diversity of the content can be flexibly achieved by changing the input printed image. Finally, the generator is guided by dual discriminators to handle both the handwriting characteristics that appear as separated characters and in a series of cursive joins. Our method can synthesize words that are not included in the training vocabulary and with various new styles. Extensive experiments have shown that high-quality text images with great style diversity and rich vocabulary can be synthesized using our method, thereby enhancing the robustness of the recognizer.
• Abstract（参考訳）: 頑健なテキスト認識者の訓練には,大量のラベル付きデータが必要である。 しかし、多彩な様式の筆跡データと膨大な語彙の収集は非常に高価である。 データ合成はデータハンガーを緩和する有望な方法だが、手書き合成の2つの重要な問題、すなわちスタイル表現とコンテンツ埋め込みは未解決のままである。 そこで本研究では,GAN(Generative Adversarial Network, GAN)に基づく任意の長文と語彙外文に対して,パラメータ化および制御可能な手書きスタイルを合成する手法を提案する。 具体的には,特定の手書きスタイルを潜在ベクトルとしてパラメータ化するためのスタイルバンクを提案する。 スタイルバンクのトレーニングは、属性アノテーションではなく、ソースイメージのライター識別のみを必要とする。 また、入力された印刷画像を変更することにより、コンテンツの多様性を柔軟に達成できるように、容易に得られる印刷スタイル画像を提供することで、テキストコンテンツを埋め込む。 最後に、ジェネレータは二重判別器によって誘導され、分離文字として現れる手書き特性と一連のカーシブ結合の両方を扱う。 本手法は,学習語彙に含まれない単語を,様々なスタイルで合成することができる。 広汎な実験により,優れたスタイルの多様性と豊かな語彙を持つ高品質なテキストイメージを本手法で合成できることが確認された。

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