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アイテム
画像とメタデータの視覚化による歴史資料探索支援システムの提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241550
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241550e55439a3-3013-40a9-9ef9-310a3d32d3eb
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CH2024049.pdf (1.5 MB)
2025年12月7日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, CH:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-11-30 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 画像とメタデータの視覚化による歴史資料探索支援システムの提案 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Proposal for a Support System for Searching Historical Materials through Visualization of Images and Metadata | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | デジタルアーカイブ,探索支援,画像認識,自然言語処理 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 公立はこだて未来大学大学院 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 公立はこだて未来大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Future University Hakodate | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Future University Hakodate | ||||||||||
| 著者名 |
田中, 駿平
× 田中, 駿平
× 奥野, 拓
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| 著者名(英) |
Shumpei, Tanaka
× Shumpei, Tanaka
× Taku, Okuno
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | デジタルアーカイブには資料数が膨大なものがあり，ユーザが興味のある資料を発見することが困難な場合がある．本研究では，収録されている資料を大まかに把握可能にし，興味のある資料の探索を支援するシステムを提案する．本システムでは，画像資料を対象に，Vision Transformerを用いて画像から特徴量を抽出する．そして，自己組織化マップで学習を行い，類似する資料が近接するようにタイル状に視覚化する．また，メタデータの類似度を算出し，内容が類似する資料が近接するように並び替え可能にすることによって，関連する資料の探索も支援する．加えて，画像内の物体名を抽出することにより，同名の物体を含む資料も探索可能にする． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Some digital archives have a vast number of materials, and it is sometimes difficult for users to find materials of interest. In this study, we propose a system that enables a rough understanding of the materials in the archive and supports the search for materials of interest. The system uses a Vision Transformer to extract features from images. The system then uses a self-organizing map to learn the features and visualizes them in a tiled layout so that similar materials are near each other. The system also calculates the similarity of metadata and supports the search for related materials by enabling reordering so that materials with similar content are in proximity. In addition, by extracting the name of objects in the image, materials containing the same object can be searched. | |||||||||
| 書誌情報 |
じんもんこん2024論文集 巻 2024, p. 343-350, 発行日 2024-11-30 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
