論文の概要: OsmLocator: locating overlapping scatter marks with a non-training
generative perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11146v2
- Date: Fri, 22 Dec 2023 15:44:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-25 17:47:40.474831
- Title: OsmLocator: locating overlapping scatter marks with a non-training
generative perspective
- Title（参考訳）: OsmLocator:非学習的生成的視点による重なり合う散乱点の探索
- Authors: Yuming Qiu, Aleksandra Pizurica, Qi Ming, Nicolas Nadisic
- Abstract要約: 重複するマークの配置には、テクスチャの欠如、文脈の少ない情報、ハロー形状、小さなサイズなど、多くの困難がある。
ここでは、クラスタリングに基づく再視覚化の最適化問題として、非学習的生成の観点から定式化する。
特に,異なるマーカーと様々な重なり合いの重なり合いを持つ何百もの散乱画像を含む2023というデータセットを構築し,提案手法を既存の手法と比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.50108853199417
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated mark localization in scatter images, greatly helpful for
discovering knowledge and understanding enormous document images and reasoning
in visual question answering AI systems, is a highly challenging problem
because of the ubiquity of overlapping marks. Locating overlapping marks faces
many difficulties such as no texture, less contextual information, hallow shape
and tiny size. Here, we formulate it as a combinatorial optimization problem on
clustering-based re-visualization from a non-training generative perspective,
to locate scatter marks by finding the status of multi-variables when an
objective function reaches a minimum. The objective function is constructed on
difference between binarized scatter images and corresponding generated
re-visualization based on their clustering. Fundamentally, re-visualization
tries to generate a new scatter graph only taking a rasterized scatter image as
an input, and clustering is employed to provide the information for such
re-visualization. This method could stably locate severely-overlapping,
variable-size and variable-shape marks in scatter images without dependence of
any training dataset or reference. Meanwhile, we propose an adaptive variant of
simulated annealing which can works on various connected regions. In addition,
we especially built a dataset named SML2023 containing hundreds of scatter
images with different markers and various levels of overlapping severity, and
tested the proposed method and compared it to existing methods. The results
show that it can accurately locate most marks in scatter images with different
overlapping severity and marker types, with about 0.3 absolute increase on an
assignment-cost-based metric in comparison with state-of-the-art methods. This
work is of value to data mining on massive web pages and literatures, and
shedding new light on image measurement such as bubble counting.
- Abstract（参考訳）: 散乱画像におけるマークの自動定位は、膨大な文書画像の発見と理解に大いに役立ち、視覚的質問応答aiシステムにおける推論は、重複するマークの普遍性のため、非常に難しい問題である。
重複するマークの配置には、テクスチャの欠如、文脈の少ない情報、ハロー形状、小さなサイズなど、多くの困難がある。
本稿では,非学習的な生成的視点からクラスタリングに基づく再可視化に関する組合せ最適化問題として,目的関数が最小値に達した場合のマルチ変数の状態を見つけ,散乱マークの同定を行う。
目的関数は、2値化散乱画像とそれに対応するクラスタリングに基づいて生成された再視覚化の差に基づいて構成される。
基本的に、再視覚化は、ラスタ化された散乱画像を入力としてのみ新しい散乱グラフを生成し、再視覚化のための情報を提供するためにクラスタリングを用いる。
この方法は、トレーニングデータセットや参照に依存することなく、散乱画像に重なり合い、可変サイズ、可変形状のマークを安定的に配置することができる。
一方,本研究では,様々な接続領域で動作するシミュレートアニーリングの適応型を提案する。
さらに,sml2023というデータセットを特に構築し,異なるマーカーと重なり合う重大さのさまざまなレベルを持つ数百の散乱画像を用いて,提案手法をテストし,既存の手法と比較した。
その結果,重複重畳度やマーカータイプが異なる散乱画像において,割当コストに基づく測定値に対して0.3 % の絶対値の増加を,最先端法と比較して精度良く検出できることがわかった。
この研究は、巨大なウェブページや文献のデータマイニングに価値があり、バブル計数などの画像計測に新たな光を当てている。
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