論文の概要: Analyzing Font Style Usage and Contextual Factors in Real Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12050v1
- Date: Wed, 21 Jun 2023 06:43:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 14:37:08.483187
- Title: Analyzing Font Style Usage and Contextual Factors in Real Images
- Title（参考訳）: 実画像におけるフォントスタイルの使用状況と文脈要因の分析
- Authors: Naoya Yasukochi, Hideaki Hayashi, Daichi Haraguchi, Seiichi Uchida
- Abstract要約: 本稿では,大規模データセットを用いたフォントスタイル選択に影響を及ぼす可能性のあるフォントスタイルと文脈要因の関係を解析する。
オープン画像データセットの約80万語を用いてフォントスタイルとその周辺オブジェクト(バスなど)の関係を解析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.387676601792899
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There are various font styles in the world. Different styles give different
impressions and readability. This paper analyzes the relationship between font
styles and contextual factors that might affect font style selection with
large-scale datasets. For example, we will analyze the relationship between
font style and its surrounding object (such as ``bus'') by using about 800,000
words in the Open Images dataset. We also use a book cover dataset to analyze
the relationship between font styles with book genres. Moreover, the meaning of
the word is assumed as another contextual factor. For these numeric analyses,
we utilize our own font-style feature extraction model and word2vec. As a
result of co-occurrence-based relationship analysis, we found several instances
of specific font styles being used for specific contextual factors.
- Abstract（参考訳）: 世界には様々なフォントのスタイルがある。
異なるスタイルは異なる印象と可読性を与える。
本稿では,大規模データセットを用いたフォント選択におけるフォントスタイルと文脈要因の関係について検討する。
例えば、Open Imagesデータセットで約800,000ワードを使用してフォントスタイルとその周辺オブジェクト(`bus''など)の関係を分析する。
また、フォントスタイルと書籍ジャンルの関係を分析するために、ブックカバーデータセットも使用しています。
さらに、この単語の意味は別の文脈要因として仮定される。
これらの数値解析にはフォントスタイルの特徴抽出モデルと word2vec を用いる。
共起関係分析の結果,特定の文脈要因に対して特定のフォントスタイルが用いられている例がいくつか見出された。
関連論文リスト
- VQ-Font: Few-Shot Font Generation with Structure-Aware Enhancement and
Quantization [52.870638830417]
本稿では,VQGANベースのフレームワーク(VQ-Font)を提案する。
具体的には、コードブック内でフォントトークンをカプセル化するために、VQGANを事前訓練する。その後、VQ-Fontは、合成したグリフをコードブックで洗練し、合成されたストロークと実世界のストロークのドメインギャップをなくす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-27T06:32:20Z) - Combining OCR Models for Reading Early Modern Printed Books [2.839401411131008]
我々は,15世紀から18世紀にかけて印刷された書籍において,OCR上でのきめ細かいフォント認識の利用について検討した。
我々はOCRの性能がフォントスタイルに強く影響していることを示し、フォント群認識による微調整モデルの選択は結果に非常に良い影響を与えることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-11T20:43:50Z) - CF-Font: Content Fusion for Few-shot Font Generation [63.79915037830131]
本稿では、コンテンツ特徴をベースフォントのコンテンツ特徴によって定義される線形空間に投影するコンテンツ融合モジュール(CFM)を提案する。
提案手法では,参照画像のスタイル表現ベクトルの最適化も可能である。
我々は,6.5k文字の300フォントのデータセットを用いて評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-24T14:18:40Z) - Few-shot Font Generation by Learning Style Difference and Similarity [84.76381937516356]
異なるスタイルの違いと同一スタイルの類似性(DS-Font)を学習する新しいフォント生成手法を提案する。
具体的には,提案するクラスタレベルコントラシブ・スタイル(CCS)の損失により,スタイルエンコーディングを実現する多層型プロジェクタを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-24T13:57:25Z) - Few-Shot Font Generation by Learning Fine-Grained Local Styles [90.39288370855115]
フラッシュショットフォント生成(FFG)は、いくつかの例で新しいフォントを生成することを目的としている。
提案手法は,1)参照からきめ細かな局所スタイルを学習し,2)コンテンツと参照グリフの空間的対応を学習するフォント生成手法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T05:07:05Z) - Scalable Font Reconstruction with Dual Latent Manifolds [55.29525824849242]
タイポグラフィー解析とフォント再構成を行う深層生成モデルを提案する。
このアプローチによって、効果的にモデル化できるキャラクタの種類を大規模にスケールアップすることが可能になります。
多くの言語の文字タイプを表す様々なデータセット上でフォント再構成のタスクを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-10T20:37:43Z) - Contextualizing Variation in Text Style Transfer Datasets [8.978727939776329]
既存のテキストスタイルのデータセットを実証分析する。
本稿では,テキストスタイルのデータセットを利用したり,比較したりする際のスタイル特性とデータセット特性の分類を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-17T20:54:24Z) - Let Me Choose: From Verbal Context to Font Selection [50.293897197235296]
フォントの視覚的属性と典型的に適用されるテキストの言語的文脈との関係を学習することを目的としている。
我々は、クラウドソーシングを通じてラベル付けされたソーシャルメディア投稿や広告で、さまざまなトピックの例を含む、新しいデータセットを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-03T17:36:17Z) - Character-independent font identification [11.86456063377268]
2文字が同一フォントであるか否かを判定する手法を提案する。
我々は様々なフォントイメージペアで訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
次に、ネットワークに見つからないフォントの異なるセットでモデルを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-24T05:59:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。