Fugu-MT 論文翻訳(概要): ArxNet Model and Data: Building Social Networks from Image Archives

論文の概要: ArxNet Model and Data: Building Social Networks from Image Archives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09775v1
Date: Mon, 18 Sep 2023 13:57:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-09-19 13:10:24.370777
Title: ArxNet Model and Data: Building Social Networks from Image Archives
Title（参考訳）: ArxNetモデルとデータ:画像アーカイブからソーシャルネットワークを構築する
Authors: Haley Seaward, Jasmine Talley and David Beskow
Abstract要約: 人々とその活動は、定期的にデジタル画像やビデオファイルに記録される。その性質上、これらの画像やビデオは、しばしば社会的および専門的なつながりを描いている。本研究は,現代の顔検出技術とソーシャル・ネットワーク分析を用いて,画像中のソーシャル・コネクションを同定し,モデル化することを目的とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: A corresponding explosion in digital images has accompanied the rapid adoption of mobile technology around the world. People and their activities are routinely captured in digital image and video files. By their very nature, these images and videos often portray social and professional connections. Individuals in the same picture are often connected in some meaningful way. Our research seeks to identify and model social connections found in images using modern face detection technology and social network analysis. The proposed methods are then demonstrated on the public image repository associated with the 2022 Emmy's Award Presentation.
Abstract（参考訳）: 対応するデジタル画像の爆発は、世界中のモバイルテクノロジーの急速な普及に伴うものだ。人々とその活動は、デジタル画像とビデオファイルに定期的に記録される。その性質上、これらの画像やビデオはしばしば社会的および専門的なつながりを描いている。同じ写真の個人は、意味のある方法で接続されることが多い。本研究は,現代の顔検出技術とソーシャルネットワーク分析を用いて,画像中の社会的つながりを同定し,モデル化することを目的とする。提案手法は2022年のエミー賞授賞式に関連付けられた公開画像リポジトリで実証される。

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