論文の概要: Political Posters Identification with Appearance-Text Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10728v1
- Date: Sat, 19 Dec 2020 16:14:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-01 13:35:20.730119
- Title: Political Posters Identification with Appearance-Text Fusion
- Title（参考訳）: 外観テキスト融合による政治ポスターの識別
- Authors: Xuan Qin, Meizhu Liu, Yifan Hu, Christina Moo, Christian M. Riblet,
Changwei Hu, Kevin Yen and Haibin Ling
- Abstract要約: 外観特徴とテキストベクトルを効率的に活用し, 政治ポスターを高精度に分類する手法を提案する。
この作品の大半は、特定の政治イベントのプロモーションとして機能するように設計された政治ポスターに焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.55696202606098
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a method that efficiently utilizes appearance
features and text vectors to accurately classify political posters from other
similar political images. The majority of this work focuses on political
posters that are designed to serve as a promotion of a certain political event,
and the automated identification of which can lead to the generation of
detailed statistics and meets the judgment needs in a variety of areas.
Starting with a comprehensive keyword list for politicians and political
events, we curate for the first time an effective and practical political
poster dataset containing 13K human-labeled political images, including 3K
political posters that explicitly support a movement or a campaign. Second, we
make a thorough case study for this dataset and analyze common patterns and
outliers of political posters. Finally, we propose a model that combines the
power of both appearance and text information to classify political posters
with significantly high accuracy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,外観特徴とテキストベクトルを効率的に活用し,政治ポスターを他の類似の政治イメージから正確に分類する手法を提案する。
この作品の大半は、特定の政治イベントのプロモーションとして設計された政治ポスターに焦点が当てられ、その自動識別によって詳細な統計が生成され、様々な分野での判断ニーズを満たすことができる。
政治家や政治イベントの包括的なキーワードリストから始めて、運動やキャンペーンを明示的に支援する3K政治ポスターを含む13K人の政治的イメージを含む、効果的で実用的な政治ポスターデータセットをキュレートする。
第二に、このデータセットの徹底的なケーススタディを行い、政治ポスターの一般的なパターンや傾向を分析します。
最後に, 外観情報とテキスト情報の両方を組み合わせることによって, 政治的ポスターを高い精度で分類するモデルを提案する。
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