使用鲁棒回归发现字体使用趋势
计算机视觉与模式识别
2021-07-06 v3
摘要
字体在其历史中一直存在趋势，不仅体现在其发明时间，也体现在其使用与流行程度上。本文中，我们试图通过对大规模文本图像集合使用鲁棒回归来具体发现字体使用中的趋势。我们利用电影海报作为该任务的字体来源，因为电影海报可通过其发行日期代表不同时期。此外，电影海报是精心设计的文档，代表了广泛的字体范围。为理解电影海报字体与时间的关系，我们使用回归卷积神经网络（CNN）通过孤立的标题文本图像来估计电影发行年份。由于任务难度，我们提出使用结合均方误差（MSE）与 Tukey 双权损失的混合训练机制。此外，我们对字体随时间的趋势进行了透彻分析。
关键词
引用
@article{arxiv.2106.15232,
title = {Using Robust Regression to Find Font Usage Trends},
author = {Kaigen Tsuji and Seiichi Uchida and Brian Kenji Iwana},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15232},
year = {2021}
}
备注
16 pages with 10 figures. Accepted at ICDAR 2021 Workshop on Machine Learning(ICDAR-WML2021)