論文の概要: Museum Painting Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04891v1
• Date: Tue, 11 May 2021 09:28:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 22:05:54.440293
• Title: Museum Painting Retrieval
• Title（参考訳）: 美術館絵画検索
• Authors: \`Oscar Lorente, Ian Riera, Shauryadeep Chaudhuri, Oriol Catalan, V\'ictor Casales
• Abstract要約: 古典的なコンピュータビジョン技術を用いて,美術館画像コレクション内の絵画のサンプル検索システムを構築した。 画像中の異なる摂動を持つデータセットにおける色,テクスチャ,テキスト,特徴記述子の性能を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To retrieve images based on their content is one of the most studied topics in the field of computer vision. Nowadays, this problem can be addressed using modern techniques such as feature extraction using machine learning, but over the years different classical methods have been developed. In this paper, we implement a query by example retrieval system for finding paintings in a museum image collection using classic computer vision techniques. Specifically, we study the performance of the color, texture, text and feature descriptors in datasets with different perturbations in the images: noise, overlapping text boxes, color corruption and rotation. We evaluate each of the cases using the Mean Average Precision (MAP) metric, and we obtain results that vary between 0.5 and 1.0 depending on the problem conditions.
• Abstract（参考訳）: コンテンツに基づいて画像を取得することは、コンピュータビジョンの分野で最も研究されているトピックの1つである。 現在では、機械学習を用いた特徴抽出などの現代的手法でこの問題に対処できるが、近年では様々な古典的手法が開発されている。 本稿では,古典的なコンピュータビジョン技術を用いて,美術館画像コレクション内の絵画を検索するためのサンプル検索システムを提案する。 具体的には,色,テクスチャ,テキスト,特徴記述子の性能について,ノイズ,重なり合うテキストボックス,色劣化,回転など,様々な摂動を持つデータセットを用いて検討する。 平均精度(MAP)測定値を用いて各症例を評価し,問題条件に応じて0.5～1.0の値が変化する結果を得た。

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