論文の概要: Imprinto: Enhancing Infrared Inkjet Watermarking for Human and Machine Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17089v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 12:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:51:56.033431
• Title: Imprinto: Enhancing Infrared Inkjet Watermarking for Human and Machine Perception
• Title（参考訳）: インプリント:人間と機械の知覚のための赤外線インクジェット透かしの強化
• Authors: Martin Feick, Xuxin Tang, Raul Garcia-Martin, Alexandru Luchianov, Roderick Wei Xiao Huang, Chang Xiao, Alexa Siu, Mustafa Doga Dogan,
• Abstract要約: ハイブリッド紙インタフェースは、紙文書の望まれる具体性とインタラクティブなデジタルメディアの可能性を組み合わせるために、拡張現実を活用する。 赤外線インクジェット透かし技術であるImprintoは、市販の赤外線インクとカメラを使用することで、目に見えないコンテンツの埋め込みを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.46101893448141
• License:
• Abstract: Hybrid paper interfaces leverage augmented reality to combine the desired tangibility of paper documents with the affordances of interactive digital media. Typically, virtual content can be embedded through direct links (e.g., QR codes); however, this impacts the aesthetics of the paper print and limits the available visual content space. To address this problem, we present Imprinto, an infrared inkjet watermarking technique that allows for invisible content embeddings only by using off-the-shelf IR inks and a camera. Imprinto was established through a psychophysical experiment, studying how much IR ink can be used while remaining invisible to users regardless of background color. We demonstrate that we can detect invisible IR content through our machine learning pipeline, and we developed an authoring tool that optimizes the amount of IR ink on the color regions of an input document for machine and human detectability. Finally, we demonstrate several applications, including augmenting paper documents and objects.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド紙インタフェースは、紙文書の望まれる具体性とインタラクティブなデジタルメディアの可能性を組み合わせるために、拡張現実を活用する。 通常、仮想コンテンツは直接リンク(QRコードなど)を通じて埋め込むことができるが、これは紙の印刷の美学に影響を与え、利用可能なビジュアルコンテンツ空間を制限する。 この問題を解決するために,赤外線インクジェット透かし技術であるImprintoを提案する。 インプリントは精神物理学的な実験を通じて確立され、背景の色に関わらず、ユーザーが目に見えないまま、どれだけの赤外線インクが使えるかを研究した。 我々は、機械学習パイプラインを通して目に見えないIRコンテンツを検出できることを実証し、入力文書の色領域におけるIRインクの量を最適化するオーサリングツールを開発した。 最後に、文書やオブジェクトの増補など、いくつかの応用例を示す。

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