論文の概要: Npix2Cpix: A GAN-based Image-to-Image Translation Network with Retrieval-Classification Integration for Watermark Retrieval from Historical Document Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03556v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 18:10:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 19:14:47.944000
- Title: Npix2Cpix: A GAN-based Image-to-Image Translation Network with Retrieval-Classification Integration for Watermark Retrieval from Historical Document Images
- Title（参考訳）: Npix2Cpix: 歴史的文書画像からの透かし検索のための検索分類統合を備えたGANベースの画像変換ネットワーク
- Authors: Utsab Saha, Sawradip Saha, Shaikh Anowarul Fattah, Mohammad Saquib,
- Abstract要約: 古代の透かしの識別と復元は、長い間、コーディコロジーと歴史の主要なトピックであった。
本稿では,U-net をベースとした条件付き逆数生成ネットワーク (GAN) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3549498237473223
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The identification and restoration of ancient watermarks have long been a major topic in codicology and history. Classifying historical documents based on watermarks can be difficult due to the diversity of watermarks, crowded and noisy samples, multiple modes of representation, and minor distinctions between classes and intra-class changes. This paper proposes a U-net-based conditional generative adversarial network (GAN) to translate noisy raw historical watermarked images into clean, handwriting-free images with just watermarks. Considering its ability to perform image translation from degraded (noisy) pixels to clean pixels, the proposed network is termed as Npix2Cpix. Instead of employing directly degraded watermarked images, the proposed network uses image-to-image translation using adversarial learning to create clutter and handwriting-free images for restoring and categorizing the watermarks for the first time. In order to learn the mapping from input noisy image to output clean image, the generator and discriminator of the proposed U-net-based GAN are trained using two separate loss functions, each of which is based on the distance between images. After using the proposed GAN to pre-process noisy watermarked images, Siamese-based one-shot learning is used to classify watermarks. According to experimental results on a large-scale historical watermark dataset, extracting watermarks from tainted images can result in high one-shot classification accuracy. The qualitative and quantitative evaluation of the retrieved watermarks illustrates the effectiveness of the proposed approach.
- Abstract（参考訳）: 古代の透かしの識別と復元は、長い間、コーディコロジーと歴史の主要なトピックであった。
透かしに基づく歴史文書の分類は、透かしの多様性、混み合った、騒々しいサンプル、複数の表現のモード、クラスとクラス内の変化の微妙な区別のために困難である。
本稿では,U-net をベースとした条件付き逆数生成ネットワーク (GAN) を提案する。
劣化した(ノイズの多い)ピクセルからクリーンなピクセルへの画像変換を行う能力を考えると、提案するネットワークはNpix2Cpixと呼ばれる。
提案ネットワークでは,直接劣化した透かし画像を利用する代わりに,逆算学習を用いて画像から画像への変換を用いて,透かしの復元と分類を行う。
入力ノイズ画像からクリーンな画像を出力するマッピングを学習するために、提案したU-netベースのGANのジェネレータと判別器を、画像間の距離に基づいて2つの別々の損失関数を用いて訓練する。
提案したGANをノイズの多い透かし画像の前処理に使用した後、シームズをベースとしたワンショット学習を用いて透かしを分類する。
大規模な歴史的透かしデータセットの実験結果によると、汚染画像から透かしを抽出すると、高いワンショット分類精度が得られる。
得られた透かしの質的,定量的評価は,提案手法の有効性を示すものである。
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