論文の概要: ICC++: Explainable Image Retrieval for Art Historical Corpora using
Image Composition Canvas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11115v1
- Date: Wed, 22 Jun 2022 14:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-23 15:34:39.348837
- Title: ICC++: Explainable Image Retrieval for Art Historical Corpora using
Image Composition Canvas
- Title（参考訳）: ICC++:画像合成キャンバスを用いた歴史コーパスの説明可能な画像検索
- Authors: Prathmesh Madhu, Tilman Marquart, Ronak Kosti, Dirk Suckow, Peter
Bell, Andreas Maier, Vincent Christlein
- Abstract要約: 我々は,画像合成Canvas (ICC++) と呼ばれる新しい手法を提案し,類似の合成要素を持つ画像の比較と検索を行う。
ICC++は、Max Imdahl氏の仕事によって動機付けられた低レベルの機能(構成要素)を生成することに特化したICCよりも改善されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.80532568090711
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image compositions are helpful in the study of image structures and assist in
discovering the semantics of the underlying scene portrayed across art forms
and styles. With the digitization of artworks in recent years, thousands of
images of a particular scene or narrative could potentially be linked together.
However, manually linking this data with consistent objectiveness can be a
highly challenging and time-consuming task. In this work, we present a novel
approach called Image Composition Canvas (ICC++) to compare and retrieve images
having similar compositional elements. ICC++ is an improvement over ICC
specializing in generating low and high-level features (compositional elements)
motivated by Max Imdahl's work. To this end, we present a rigorous quantitative
and qualitative comparison of our approach with traditional and
state-of-the-art (SOTA) methods showing that our proposed method outperforms
all of them. In combination with deep features, our method outperforms the best
deep learning-based method, opening the research direction for explainable
machine learning for digital humanities. We will release the code and the data
post-publication.
- Abstract（参考訳）: 画像構成は、画像構造の研究に役立ち、芸術形式や様式にまたがって描かれた下層のセマンティクスを発見するのに役立ちます。
近年のアートワークのデジタル化により、特定のシーンや物語の何千ものイメージが一緒にリンクされる可能性がある。
しかし、このデータを一貫した目的性と手動でリンクすることは、非常に困難で時間を要する作業である。
本研究では,画像合成Canvas (ICC++) と呼ばれる,類似の合成要素を持つ画像の比較と検索を行う手法を提案する。
icc++は、max imdahl氏の仕事による低レベル、高レベルな機能(コンポジション要素)の生成を専門とするiccに対する改善である。
そこで本研究では,従来のsota法と従来のsota法との厳密な定量的・質的比較を行い,提案手法がこれらすべてを上回ることを示した。
本手法は,深層機能と組み合わせることで,最良な深層学習手法を上回り,デジタル人文科学のための説明可能な機械学習研究の方向性を開く。
コードと公開後のデータを公開します。
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