論文の概要: IMAGO: A family photo album dataset for a socio-historical analysis of
the twentieth century
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01955v1
- Date: Thu, 3 Dec 2020 14:28:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 14:38:25.569655
- Title: IMAGO: A family photo album dataset for a socio-historical analysis of
the twentieth century
- Title(参考訳): IMAGO:20世紀の社会史分析のための家族写真アルバムデータセット
- Authors: Lorenzo Stacchio, Alessia Angeli, Giuseppe Lisanti, Daniela Calanca,
Gustavo Marfia
- Abstract要約: 2004年以降,ボローニャ大学のリミニキャンパスで収集された家族アルバムの写真を含むIMAGOデータセットを分析した。
ディープラーニングベースのアプローチに続いて、IMAGOデータセットは、1845年から2009年の間に撮影された写真を実験する機会を提供している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.54108183549264
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although one of the most popular practices in photography since the end of
the 19th century, an increase in scholarly interest in family photo albums
dates back to the early 1980s. Such collections of photos may reveal
sociological and historical insights regarding specific cultures and times.
They are, however, in most cases scattered among private homes and only
available on paper or photographic film, thus making their analysis by
academics such as historians, social-cultural anthropologists and cultural
theorists very cumbersome. In this paper, we analyze the IMAGO dataset
including photos belonging to family albums assembled at the University of
Bologna's Rimini campus since 2004. Following a deep learning-based approach,
the IMAGO dataset has offered the opportunity of experimenting with photos
taken between year 1845 and year 2009, with the goals of assessing the dates
and the socio-historical contexts of the images, without use of any other
sources of information. Exceeding our initial expectations, such analysis has
revealed its merit not only in terms of the performance of the approach adopted
in this work, but also in terms of the foreseeable implications and use for the
benefit of socio-historical research. To the best of our knowledge, this is the
first work that moves along this path in literature.
- Abstract(参考訳): 19世紀の終わりから最も人気のある写真技術の一つであったが、家族の写真アルバムに対する学術的な関心の高まりは1980年代初期までさかのぼる。
このような写真集は、特定の文化や時代に関する社会学的、歴史的洞察を明らかにする可能性がある。
しかし、たいていの場合、個人家庭に散在し、紙や写真フィルムでしか利用できないため、歴史学者、社会文化人類学者、文化理論家などの学者による分析は非常に面倒である。
本稿では,2004年以降,ボローニャ大学のリミニキャンパスで収集された家族アルバムの写真を含むIMAGOデータセットを分析した。
深層学習に基づくアプローチに続いて、IMAGOデータセットは、1845年から2009年の間に撮影された写真を、他の情報源を使わずに、画像の日付と社会史的文脈を評価することを目的として実験する機会を提供している。
当初,このような分析は,本研究で採用されるアプローチの性能だけでなく,社会史研究の利益に期待できる意味や利用の観点からも,その意義を明らかにしている。
私たちの知る限りでは、これは文学におけるこの道を歩む最初の作品です。
関連論文リスト
- The Role of Generative Systems in Historical Photography Management: A Case Study on Catalan Archives [0.24578723416255752]
写真の自動管理における画像分析の利用は、遺産機関の傾向が増している。
本研究の主な目的は,史料の記述における生成系の量的寄与を研究することである。
これは、カタルーニャのアーカイブから歴史的写真をキャプションするタスクをケーススタディとしてコンテキスト化することでなされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T21:08:25Z) - Structuring Quantitative Image Analysis with Object Prominence [0.0]
データとして画像を分析するための重要なステップとして,オブジェクトの優位性について慎重に検討する。
我々の手法は質的な分析と定量的アプローチのスケーラビリティを組み合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-30T19:05:28Z) - Blind Dates: Examining the Expression of Temporality in Historical
Photographs [57.07335632641355]
マルチモーダル言語とビジョンモデルであるCLIPのオープンソース実装であるOpenCLIPを用いて、画像の日付を調査する。
我々は1950年から1999年までの39,866枚のグレースケールの歴史的プレス写真を含むtextitDe Boer Scene Detectionデータセットを使用している。
解析の結果、バス、車、猫、犬、そして人々が写っている画像はより正確に年代付けされており、時間的マーカーの存在が示唆されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T13:51:24Z) - Poses of People in Art: A Data Set for Human Pose Estimation in Digital
Art History [0.6345523830122167]
芸術における人間のポーズを推定するための,最初のオープンライセンスデータセットを紹介する。
美術作品群は、22の美術史的描写様式の2,454点からなる。
10,749人の人物は、最大で17個のキーポイントでラベル付けされた画像1枚につき最大4つの長方形の境界ボックスで正確に囲まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-12T16:23:58Z) - DEArt: Dataset of European Art [0.17188280334580194]
我々は,第2世紀から第8世紀にかけての絵画の参照を目的としたオブジェクト検出とポーズ分類データセットであるDEArtを提案する。
15,000以上の画像が含まれており、約80%の非イコニックで、69クラスのすべてのインスタンスを識別するバウンディングボックスのマニュアルアノテーションと、人間に似たオブジェクトを識別するボックスのポーズが12種類含まれている。
以上の結果から, 文化遺産領域のオブジェクト検出器は, 伝達学習による汎用画像の最先端モデルに匹敵する精度を達成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-02T16:05:35Z) - Bugs in the Data: How ImageNet Misrepresents Biodiversity [98.98950914663813]
ImageNet-1k検証セットで野生動物を表す269のクラスから13450の画像を解析した。
多くのクラスが未定義あるいは重複しており、画像の12%が誤ってラベル付けされていることがわかった。
また,ImageNet-1kに含まれる野生生物関連ラベルと画像の両方が,地理的,文化的に有意な偏見を呈していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-24T17:55:48Z) - There is a Time and Place for Reasoning Beyond the Image [63.96498435923328]
画像は人間の目へのピクセルだけでなく、他のソースからのコンテキスト情報から推論、関連付け、推論して、推論することで、より完全な画像を確立することができる。
我々は、ニューヨーク・タイムズ(NYT)から自動的に抽出された16k画像と関連するニュース、時間、位置のデータセットTARAと、WITから離れた監視対象として追加で61k例を紹介した。
我々は、最先端のジョイントモデルと人間のパフォーマンスの間に70%のギャップがあることを示し、これは、セグメントワイズ推論を用いて高レベルな視覚言語ジョイントモデルを動機づける提案モデルによってわずかに満たされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-01T21:52:08Z) - Enhancing Social Relation Inference with Concise Interaction Graph and
Discriminative Scene Representation [56.25878966006678]
我々はtextbfSocial rtextbfElation (PRISE) における textbfPractical textbfInference のアプローチを提案する。
人の対話的特徴と全体主義的な場面の識別的特徴を簡潔に学習する。
PRISEはPIPAデータセットにおけるドメイン分類の改善を6.8$%で達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-30T04:20:13Z) - Intentonomy: a Dataset and Study towards Human Intent Understanding [65.49299806821791]
視覚情報がどのように人間の意図を認識するかを分析することを目的として,ソーシャルメディア画像の背景にある意図について検討する。
インテント・データセットであるIntentonomyを導入し,14K画像で様々な日常シーンをカバーした。
次に、視覚情報、すなわち、対象と文脈が人間の動機理解に寄与するかどうかを体系的に研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-11T05:39:00Z) - Learning Patterns of Tourist Movement and Photography from Geotagged
Photos at Archaeological Heritage Sites in Cuzco, Peru [73.52315464582637]
我々は、ペルーのクズコにある既知の考古学遺産サーキットを横断する旅行パターンを特定するために、視覚と遺産観光に関連する現在の人類学の理論的談話を構築した。
本研究の目的は,(1)観光の強化が遺産規制やソーシャルメディアとどのように交わり,クズコの遺産景観を横断する旅行パターンの具体化に寄与するかを理解すること,(2)旅行物語がソーシャルメディア上でキュレーションされ,歴史史跡表現に根ざした観光客の期待と相まって,美的嗜好と視覚性がいかに絡み合うかを評価することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-29T22:49:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。