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A GAN-based Image-to-Image Translation Network with Retrieval-Classification Integration for Watermark Retrieval from Historical Document Images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/2406.03556v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 18:50:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 18:47:24.580808
- 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A GAN-based Image-to-Image Translation Network with Retrieval-Classification Integration for Watermark Retrieval from Historical Document Images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,Npix2Cpixと命名されたU-netベースの条件付き逆数生成ネットワーク(GAN)を改良し,ノイズの多い歴史的透かし画像からクリーンで手書きのない透かし画像に変換する手法を提案する。
- 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 Classifying historical documents based on watermarks is challenging due to their diversity, noisy samples, multiple representation modes, and minor distinctions between classes and intra-class variations. This paper proposes a modified U-net-based conditional generative adversarial network (GAN) named Npix2Cpix to translate noisy raw historical watermarked images into clean, handwriting-free watermarked images by performing image translation from degraded (noisy) pixels to clean pixels. Using image-to-image translation and adversarial learning, the network creates clutter-free images for watermark restoration and categorization. The generator and discriminator of the proposed GAN are trained using two separate loss functions, each based on the distance between images, to learn the mapping from the input noisy image to the output clean image. After using the proposed GAN to pre-process noisy watermarked images, Siamese-based one-shot learning is employed for watermark classification. Experimental results on a large-scale historical watermark dataset demonstrate that cleaning the noisy watermarked images can help to achieve high one-shot classification accuracy. The qualitative and quantitative evaluation of the retrieved watermarked image highlights 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、その多様性、ノイズのあるサンプル、複数の表現モード、クラスとクラス内変異の微妙な区別により困難である。
本稿では,Npix2Cpixと命名されたU-netベースの条件付き逆数生成ネットワーク(GAN)を改良し,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ことにより,ノイズの多い歴史的透かし画像からクリーンで手書きの透かしのない透かし画像に変換する。
画像と画像の変換と敵対学習を用いて、透かしの復元と分類のためのクラッタフリーな画像を生成する。
提案したGANのジェネレータと判別器は、画像間の距離に基づいて2つの損失関数を用いて訓練し、入力ノイズ画像から出力クリーン画像へのマッピングを学習する。
提案したGANを用いて、ノイズの多い透かし画像の事前処理を行った後、シームズをベースとしたワンショット学習が透かし分類に使用される。
大規模な歴史的透かしデータセットの実験結果は、ノイズの多い透かし画像のクリーニングが、高いワンショット分類精度を達成するのに役立つことを証明している。
得られた透かし画像の質的,定量的評価は,提案手法の有効性を明らかにするものである。
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