論文の概要: Digital twins of physical printing-imaging channel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17420v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 14:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 16:05:23.019627
• Title: Digital twins of physical printing-imaging channel
• Title（参考訳）: 物理印刷画像チャンネルのデジタル双生児
• Authors: Yury Belousov and Brian Pulfer and Roman Chaban and Joakim Tutt and Olga Taran and Taras Holotyak and Slava Voloshynovskiy
• Abstract要約: コピー検出パターン(CDP)に基づく偽造防止のためのデジタルツインを提案する。 提案モデルは,AAE(Adversarial Autoencoder),CycleGAN(CycleGAN),ALAE(Adversarial Latent Space Autoencoder)などの最先端アーキテクチャを一般化する。 本稿では,デジタル版CDPをデジタル版から生成・予測する作業において,各種アーキテクチャ要因,メトリクス,差別化要因がシステム全体の性能に与える影響を実証し,その逆も示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.292065384528799
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we address the problem of modeling a printing-imaging channel built on a machine learning approach a.k.a. digital twin for anti-counterfeiting applications based on copy detection patterns (CDP). The digital twin is formulated on an information-theoretic framework called Turbo that uses variational approximations of mutual information developed for both encoder and decoder in a two-directional information passage. The proposed model generalizes several state-of-the-art architectures such as adversarial autoencoder (AAE), CycleGAN and adversarial latent space autoencoder (ALAE). This model can be applied to any type of printing and imaging and it only requires training data consisting of digital templates or artworks that are sent to a printing device and data acquired by an imaging device. Moreover, these data can be paired, unpaired or hybrid paired-unpaired which makes the proposed architecture very flexible and scalable to many practical setups. We demonstrate the impact of various architectural factors, metrics and discriminators on the overall system performance in the task of generation/prediction of printed CDP from their digital counterparts and vice versa. We also compare the proposed system with several state-of-the-art methods used for image-to-image translation applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、コピー検出パターン(CDP)に基づく反偽造防止のためのデジタルツインと呼ばれる機械学習アプローチに基づいて構築された印刷画像チャネルをモデル化する問題に対処する。 ディジタルツインは、エンコーダとデコーダの両方で開発された相互情報の変分近似を双方向情報通路で使用するTurboと呼ばれる情報理論フレームワーク上に定式化されている。 提案モデルは,AAE(Adversarial Autoencoder),CycleGAN(CycleGAN),ALAE(Adversarial Latent Space Autoencoder)などの最先端アーキテクチャを一般化する。 このモデルは任意の種類の印刷やイメージングに適用することができ、印刷装置に送信されるデジタルテンプレートやアートワークからなるトレーニングデータと、撮像装置が取得したデータのみを必要とする。 さらに、これらのデータはペアリング、アンペア化、ハイブリッド化されたペア化アンペア化が可能で、提案されたアーキテクチャは、多くの実用的なセットアップに対して非常に柔軟でスケーラブルである。 本稿では,デジタル版CDPをデジタル版から生成・予測する作業において,各種アーキテクチャ要因,メトリクス,差別化要因がシステム全体の性能に与える影響を実証する。 また,提案システムと,画像から画像への変換に使用する最先端手法を比較した。

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