論文の概要: The Role of Generative Systems in Historical Photography Management: A Case Study on Catalan Archives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03911v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 21:08:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 17:20:24.149286
- Title: The Role of Generative Systems in Historical Photography Management: A Case Study on Catalan Archives
- Title（参考訳）: 歴史的写真管理における生成システムの役割 : カタルーニャのアーカイブを事例として
- Authors: Èric Śanchez, Adrià Molina, Oriol Ramos Terrades,
- Abstract要約: 写真の自動管理における画像分析の利用は、遺産機関の傾向が増している。
本研究の主な目的は,史料の記述における生成系の量的寄与を研究することである。
これは、カタルーニャのアーカイブから歴史的写真をキャプションするタスクをケーススタディとしてコンテキスト化することでなされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255752
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The use of image analysis in automated photography management is an increasing trend in heritage institutions. Such tools alleviate the human cost associated with the manual and expensive annotation of new data sources while facilitating fast access to the citizenship through online indexes and search engines. However, available tagging and description tools are usually designed around modern photographs in English, neglecting historical corpora in minoritized languages, each of which exhibits intrinsic particularities. The primary objective of this research is to study the quantitative contribution of generative systems in the description of historical sources. This is done by contextualizing the task of captioning historical photographs from the Catalan archives as a case study. Our findings provide practitioners with tools and directions on transfer learning for captioning models based on visual adaptation and linguistic proximity.
- Abstract（参考訳）: 写真の自動管理における画像分析の利用は、遺産機関の傾向が増している。
このようなツールは、新しいデータソースのマニュアルと高価なアノテーションに関連する人的コストを軽減すると同時に、オンラインインデックスや検索エンジンを通じて市民権への迅速なアクセスを容易にする。
しかし、利用可能なタグ付けや記述ツールは通常、英語の近代的な写真を中心に設計され、マイノリティ化された言語における歴史的コーパスを無視し、それぞれ固有の特殊性を示す。
本研究の主な目的は,史料の記述における生成系の量的寄与を研究することである。
これは、カタルーニャのアーカイブから歴史的写真をキャプションするタスクをケーススタディとしてコンテキスト化することでなされる。
本研究は,視覚的適応と言語的近接に基づくキャプションモデルの伝達学習のツールと方向性を提供する。
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