論文の概要: Motif Mining: Finding and Summarizing Remixed Image Content
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08327v1
- Date: Wed, 16 Mar 2022 00:14:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-17 15:23:56.084987
- Title: Motif Mining: Finding and Summarizing Remixed Image Content
- Title（参考訳）: Motif Mining:リミックス画像の検索と要約
- Authors: William Theisen, Daniel Gonzalez, Zachariah Carmichael, Daniel
Moreira, Tim Weninger, and Walter Scheirer
- Abstract要約: モチーフマイニング(モチーフマイニング)の概念は,未ラベルデータと未分類データの大規模なコレクションにおいて,リミックスされた画像コンテンツを発見し,要約するプロセスである。
実験は3つのミーム形式のデータセットで行われ、その中にはロシアとウクライナの紛争における情報戦争に関連する新たな集合が含まれている。
提案したモチーフマイニング手法は、類似したアプローチと比較して、人間の観察者の好みや期待とより密接に一致した関連するリミックスコンテンツを特定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.471324333134607
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: On the internet, images are no longer static; they have become dynamic
content. Thanks to the availability of smartphones with cameras and easy-to-use
editing software, images can be remixed (i.e., redacted, edited, and recombined
with other content) on-the-fly and with a world-wide audience that can repeat
the process. From digital art to memes, the evolution of images through time is
now an important topic of study for digital humanists, social scientists, and
media forensics specialists. However, because typical data sets in computer
vision are composed of static content, the development of automated algorithms
to analyze remixed content has been limited. In this paper, we introduce the
idea of Motif Mining - the process of finding and summarizing remixed image
content in large collections of unlabeled and unsorted data. In this paper,
this idea is formalized and a reference implementation is introduced.
Experiments are conducted on three meme-style data sets, including a newly
collected set associated with the information war in the Russo-Ukrainian
conflict. The proposed motif mining approach is able to identify related
remixed content that, when compared to similar approaches, more closely aligns
with the preferences and expectations of human observers.
- Abstract（参考訳）: インターネットでは、画像はもはや静的ではなく、動的コンテンツになっている。
カメラと使いやすい編集ソフトウェアを備えたスマートフォンが利用可能になったことにより、画像はオンザフライでリミックス(再生、編集、他のコンテンツとのリミックス)でき、また、そのプロセスを再現できる世界規模のオーディエンスと組み合わせることができる。
デジタルアートからミームまで、画像の時間的進化は、デジタルヒューマニスト、社会科学者、メディア法医学の専門家にとって重要な研究テーマとなっている。
しかし、コンピュータビジョンの典型的なデータセットは静的なコンテンツで構成されているため、リミックスされたコンテンツを分析する自動アルゴリズムの開発は限られている。
本稿では,未ラベルおよび未分類データの大規模なコレクションにおいて,リミックス画像の検索と要約を行うMotif Miningのアイデアを紹介する。
本稿では,この概念を形式化し,リファレンス実装を導入する。
ロシア・ウクライナ紛争における情報戦争に関連する新たなデータセットを含む、3つのミームスタイルのデータセットで実験が行われている。
提案したモチーフマイニング手法は、類似したアプローチと比較して、人間の観察者の好みや期待とより密接に一致した関連するリミックスコンテンツを特定することができる。
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