論文の概要: Dataset and Case Studies for Visual Near-Duplicates Detection in the Context of Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07167v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 15:10:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-15 20:43:43.399874
• Title: Dataset and Case Studies for Visual Near-Duplicates Detection in the Context of Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける視覚的近接重複検出のためのデータセットとケーススタディ
• Authors: Hana Matatov, Mor Naaman, Ofra Amir
• Abstract要約: 視覚的に類似したコンテンツの追跡は、そのようなコンテンツの拡散に関連する社会現象を研究・分析する上で重要な課題である。 ソーシャルメディア画像のデータセットを構築し、画像検索といくつかの高度な視覚特徴抽出手法に基づいて視覚近距離検索手法を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.569861200214294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The massive spread of visual content through the web and social media poses both challenges and opportunities. Tracking visually-similar content is an important task for studying and analyzing social phenomena related to the spread of such content. In this paper, we address this need by building a dataset of social media images and evaluating visual near-duplicates retrieval methods based on image retrieval and several advanced visual feature extraction methods. We evaluate the methods using a large-scale dataset of images we crawl from social media and their manipulated versions we generated, presenting promising results in terms of recall. We demonstrate the potential of this method in two case studies: one that shows the value of creating systems supporting manual content review, and another that demonstrates the usefulness of automatic large-scale data analysis.
• Abstract（参考訳）: ウェブやソーシャルメディアにおける視覚コンテンツの普及は、課題と機会の両方をもたらす。 視覚的に類似したコンテンツの追跡は、そのようなコンテンツの拡散に関連する社会現象を研究し分析する上で重要なタスクである。 本稿では、ソーシャルメディア画像のデータセットの構築と、画像検索といくつかの高度な視覚特徴抽出手法に基づく視覚近距離検索手法の評価により、このニーズに対処する。 ソーシャルメディアからクロールした画像の大規模データセットと,その操作したバージョンを用いて評価を行い,リコールの観点から有望な結果を示す。 本手法の可能性を,手作業によるコンテンツレビューを支援するシステム作成の価値を示すもの,大規模自動分析の有用性を示すもの,という2つのケーススタディで実証する。

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