論文の概要: Deep Learning Approaches to Classification of Production Technology for 19th Century Books

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08219v1
• Date: Thu, 17 Sep 2020 11:39:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 08:43:37.750578
• Title: Deep Learning Approaches to Classification of Production Technology for 19th Century Books
• Title（参考訳）: 19世紀の書籍における生産技術分類への深層学習アプローチ
• Authors: Chanjong Im, Junaid Ghauri, John Rothman, Thomas Mandl
• Abstract要約: 19世紀の児童書の研究はコンピュータシステムによって支えられる。 19世紀の書籍におけるイラストレーションの制作技術は、木や銅の版画からリソグラフィーへの転換が特徴である。 人間にも難しい分類作業では、分類品質は70%程度にしか達しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0439613402156491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cultural research is dedicated to understanding the processes of knowledge dissemination and the social and technological practices in the book industry. Research on children books in the 19th century can be supported by computer systems. Specifically, the advances in digital image processing seem to offer great opportunities for analyzing and quantifying the visual components in the books. The production technology for illustrations in books in the 19th century was characterized by a shift from wood or copper engraving to lithography. We report classification experiments which intend to classify images based on the production technology. For a classification task that is also difficult for humans, the classification quality reaches only around 70%. We analyze some further error sources and identify reasons for the low performance.
• Abstract（参考訳）: 文化研究は、書籍産業における知識の普及過程と社会的・技術的実践を理解することに専念している。 19世紀の児童書の研究はコンピュータシステムによって支援されている。 特に、デジタル画像処理の進歩は、書籍の視覚成分の分析と定量化に絶好の機会をもたらすように思われる。 19世紀の書籍におけるイラストレーションの制作技術は、木や銅の版画からリソグラフィーへの転換が特徴である。 本稿では,生産技術に基づく画像の分類を目的とした分類実験について報告する。 人間にとっても難しい分類課題では、分類品質は70%程度にしか達しない。 我々は、さらなるエラーソースを分析し、低性能の原因を特定する。

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