論文の概要: ProtoSnap: Prototype Alignment for Cuneiform Signs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00129v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 19:23:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:02:28.905225
- Title: ProtoSnap: Prototype Alignment for Cuneiform Signs
- Title（参考訳）: ProtoSnap: Cuneiform Signs用のプロトタイプアライメント
- Authors: Rachel Mikulinsky, Morris Alper, Shai Gordin, Enrique Jiménez, Yoram Cohen, Hadar Averbuch-Elor,
- Abstract要約: 偏形符号の微細な内部構成を復元するための教師なし手法を提案する。
当社のアプローチであるProtoSnapは,深部画像の特徴のあるマッチングに対して,構造的一貫性を強制する。
以上の結果から,本手法はプロトタイプの骨格を多種多様な奇形記号に整列させることに成功していると考えられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.529099681105384
- License:
- Abstract: The cuneiform writing system served as the medium for transmitting knowledge in the ancient Near East for a period of over three thousand years. Cuneiform signs have a complex internal structure which is the subject of expert paleographic analysis, as variations in sign shapes bear witness to historical developments and transmission of writing and culture over time. However, prior automated techniques mostly treat sign types as categorical and do not explicitly model their highly varied internal configurations. In this work, we present an unsupervised approach for recovering the fine-grained internal configuration of cuneiform signs by leveraging powerful generative models and the appearance and structure of prototype font images as priors. Our approach, ProtoSnap, enforces structural consistency on matches found with deep image features to estimate the diverse configurations of cuneiform characters, snapping a skeleton-based template to photographed cuneiform signs. We provide a new benchmark of expert annotations and evaluate our method on this task. Our evaluation shows that our approach succeeds in aligning prototype skeletons to a wide variety of cuneiform signs. Moreover, we show that conditioning on structures produced by our method allows for generating synthetic data with correct structural configurations, significantly boosting the performance of cuneiform sign recognition beyond existing techniques, in particular over rare signs. Our code, data, and trained models are available at the project page: https://tau-vailab.github.io/ProtoSnap/
- Abstract（参考訳）: この書記制度は、古代近東の知識を三千年以上伝達する媒体として機能した。
キュニフォームの記号は複雑な内部構造を持ち、専門家の古文書分析の主題であり、記号の形状のバリエーションは時代とともに歴史の発展と書物や文化の伝達を目撃するものである。
しかしながら、事前の自動化技術は、手話の型を分類として扱い、非常に多様な内部構成を明示的にモデル化しない。
そこで本研究では,強力な生成モデルとプロトタイプフォント画像の出現と構造を先行として活用することにより,キュニフォーム記号の内部構成の微粒化を再現するための教師なしのアプローチを提案する。
当社のアプローチであるProtoSnapは、深部画像の特徴のあるマッチングに対して構造的整合性を適用して、クニフォーム文字の多様な構成を推定し、スケルトンベースのテンプレートを撮り、クニフォーム記号を撮影する。
我々は、エキスパートアノテーションの新しいベンチマークを提供し、このタスクでメソッドを評価します。
以上の結果から,本手法はプロトタイプの骨格を多種多様な奇形記号に整列させることに成功していると考えられる。
さらに,本手法により生成した構造体に対する条件付けにより,正確な構造構造を持つ合成データの生成が可能となり,既存の技術,特にレアサインよりもクチュニフォーム符号認識の性能が著しく向上することを示す。
私たちのコード、データ、トレーニングされたモデルは、プロジェクトページで利用可能です。
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