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dc.contributor.author
Navarro, Jose Pablo
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dc.contributor.author
Orlando, José Ignacio
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dc.contributor.author
Delrieux, Claudio Augusto
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dc.contributor.author
Iarussi, Emmanuel
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dc.date.available
2021-07-07T17:49:33Z
dc.date.issued
2021-02
dc.identifier.citation
Navarro, Jose Pablo; Orlando, José Ignacio; Delrieux, Claudio Augusto; Iarussi, Emmanuel; SketchZooms: Deep Multi-view Descriptors for Matching Line Drawings; Wiley Blackwell Publishing, Inc; Computer Graphics Forum; 40; 1; 2-2021; 410-423
dc.identifier.issn
0167-7055
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/135664
dc.description.abstract
Finding point-wise correspondences between images is a long-standing problem in image analysis. This becomes particularly challenging for sketch images, due to the varying nature of human drawing style, projection distortions and viewport changes. In this paper, we present the first attempt to obtain a learned descriptor for dense registration in line drawings. Based on recent deep learning techniques for corresponding photographs, we designed descriptors to locally match image pairs where the object of interest belongs to the same semantic category, yet still differ drastically in shape, form, and projection angle. To this end, we have specifically crafted a data set of synthetic sketches using non-photorealistic rendering over a large collection of part-based registered 3D models. After training, a neural network generates descriptors for every pixel in an input image, which are shown togeneralize correctly in unseen sketches hand-drawn by humans. We evaluate our method against a baseline of correspondences data collected from expert designers, in addition to comparisons with other descriptors that have been proven effective in sketches. Code, data and further resources will be publicly released by the time of publication.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Wiley Blackwell Publishing, Inc
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
2D MORPHING
dc.subject
IMAGE AND VIDEO PROCESSING
dc.subject
IMAGE AND VIDEO PROCESSING
dc.subject
IMAGE AND VIDEO PROCESSING
dc.subject
IMAGE DATABASES
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
SketchZooms: Deep Multi-view Descriptors for Matching Line Drawings
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-07-01T17:32:52Z
dc.journal.volume
40
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
410-423
dc.journal.pais
Reino Unido
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dc.journal.ciudad
Londres
dc.description.fil
Fil: Navarro, Jose Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Instituto Patagónico de Ciencias Sociales y Humanas; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Puerto Madryn. Departamento de Informática; Argentina
dc.description.fil
Fil: Orlando, José Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina
dc.description.fil
Fil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina
dc.description.fil
Fil: Iarussi, Emmanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina
dc.journal.title
Computer Graphics Forum
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/cgf.14197
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1111/cgf.14197
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://arxiv.org/abs/1912.05019
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