論文の概要: TFIC: End-to-End Text-Focused Image Compression for Coding for Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19495v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 09:36:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:07.819722
• Title: TFIC: End-to-End Text-Focused Image Compression for Coding for Machines
• Title（参考訳）: TFIC:機械の符号化のためのテキスト-フォーカス画像圧縮
• Authors: Stefano Della Fiore, Alessandro Gnutti, Marco Dalai, Pierangelo Migliorati, Riccardo Leonardi,
• Abstract要約: 後続の光学文字認識(OCR)のためのテキスト固有の特徴を保持するために設計された画像圧縮システムを提案する。 我々のエンコーディングプロセスはOCRモジュールに必要な時間の半分を必要としており、計算能力に制限のあるデバイスに特に適しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.86328069558113
• License:
• Abstract: Traditional image compression methods aim to faithfully reconstruct images for human perception. In contrast, Coding for Machines focuses on compressing images to preserve information relevant to a specific machine task. In this paper, we present an image compression system designed to retain text-specific features for subsequent Optical Character Recognition (OCR). Our encoding process requires half the time needed by the OCR module, making it especially suitable for devices with limited computational capacity. In scenarios where on-device OCR is computationally prohibitive, images are compressed and later processed to recover the text content. Experimental results demonstrate that our method achieves significant improvements in text extraction accuracy at low bitrates, even improving over the accuracy of OCR performed on uncompressed images, thus acting as a local pre-processing step.
• Abstract（参考訳）: 従来の画像圧縮手法は、人間の知覚を忠実に再構築することを目的としている。 対照的に、Coding for Machinesは特定のマシンタスクに関連する情報を保存するために画像を圧縮することに焦点を当てている。 本稿では,後続の光学文字認識(OCR)のために,テキスト固有の特徴を保持するために設計された画像圧縮システムを提案する。 我々のエンコーディングプロセスはOCRモジュールに必要な時間の半分を必要としており、計算能力に制限のあるデバイスに特に適しています。 オンデバイスOCRが計算的に禁止されている場合、画像は圧縮され、後に処理され、テキストの内容が復元される。 実験により,低ビットレートでのテキスト抽出精度が向上し,非圧縮画像におけるOCRの精度が向上し,局所的な前処理ステップとして機能することが確認された。

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