Core Concepts
画像のコンポジション情報を活用することで、歴史画像の検索精度が向上する。
Abstract
概要:
歴史画像データの柔軟な探索性を制限している非意味情報を考慮した画像検索方法の革新。
導入:
デジタル技術の進化と文化遺産資料の保存への重視により、歴史画像データが増加。
方法:
CCNetとCBIRNetからなる二つの主要コンポーネントによる画像検索アプローチ。
結果:
コンポジション情報を組み込んだCBIRNetは、単に内容情報に頼るネットワークよりも優れたパフォーマンスを示す。
Stats
論文番号arXiv:2403.14287v1は2024年3月21日に投稿されました。
Quotes
"Qualitative and quantitative experiments demonstrate that the image retrieval network guided by composition information outperforms those relying solely on content information, facilitating the identification of images in databases closer to the target image in human perception."