論文の概要: Demystifying Visual Features of Movie Posters for Multi-Label Genre Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12022v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 12:39:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 15:29:59.978169
• Title: Demystifying Visual Features of Movie Posters for Multi-Label Genre Identification
• Title（参考訳）: マルチレーベルジャンル識別のための映画ポスターの非神秘的視覚特徴
• Authors: Utsav Kumar Nareti, Chandranath Adak, Soumi Chattopadhyay
• Abstract要約: 本稿では,ポスターからのみ映画ジャンルを特定するための確率的モジュールを備えたディープトランスフォーマーネットワークを提案する。 実験分析のために,インターネット映画データベース (IMDb) から13ジャンルのポスター13882枚を入手した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.393259574660092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the film industry, movie posters have been an essential part of advertising and marketing for many decades, and continue to play a vital role even today in the form of digital posters through online, social media and OTT platforms. Typically, movie posters can effectively promote and communicate the essence of a film, such as its genre, visual style/ tone, vibe and storyline cue/ theme, which are essential to attract potential viewers. Identifying the genres of a movie often has significant practical applications in recommending the film to target audiences. Previous studies on movie genre identification are limited to subtitles, plot synopses, and movie scenes that are mostly accessible after the movie release. Posters usually contain pre-release implicit information to generate mass interest. In this paper, we work for automated multi-label genre identification only from movie poster images, without any aid of additional textual/meta-data information about movies, which is one of the earliest attempts of its kind. Here, we present a deep transformer network with a probabilistic module to identify the movie genres exclusively from the poster. For experimental analysis, we procured 13882 number of posters of 13 genres from the Internet Movie Database (IMDb), where our model performances were encouraging and even outperformed some major contemporary architectures.
• Abstract（参考訳）: 映画業界では、映画ポスターは広告とマーケティングにおいて何十年にもわたって不可欠な存在であり、オンライン、ソーシャルメディア、OTTプラットフォームを通じてデジタルポスターの形で今日でも重要な役割を担っている。 通常、映画ポスターは、そのジャンル、視覚的スタイル/トーン、バイブ、ストーリーライン・キュー/テーマなどの映画の本質を効果的に宣伝し、伝達することができる。 映画のジャンルを特定することは、しばしば観客をターゲットとして映画を推薦する際に重要な実用的応用をもたらす。 映画ジャンルの識別に関するこれまでの研究は、字幕、筋書き、映画シーンに限られており、映画公開後にはほとんどアクセスできない。 ポスターは通常、公開前の暗黙の情報を含み、大衆の興味を惹きつける。 本稿では,映画ポスター画像のみのマルチラベルジャンルの自動識別に取り組み,本手法の初期の試みの一つである映画に関するテキスト情報やメタデータの付加は必要としない。 本稿では,ポスターから映画ジャンルを識別するための確率モジュールを備えたディープトランスフォーマネットワークを提案する。 実験的な分析のために、インターネット・ムービー・データベース(imdb)から13ジャンルのポスターを13882枚調達した。

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