社交媒体场景下视觉近重复检测的数据集与案例研究
信息检索
2022-03-15 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
视觉内容在网页和社交媒体上的大规模传播既带来挑战也带来机遇。追踪视觉相似内容对于研究和分析与此类内容传播相关的社会现象是一项重要任务。在本文中，我们通过构建社交媒体图像数据集，并基于图像检索与若干先进视觉特征提取方法评估视觉近重复检索方法，来满足这一需求。我们利用从社交媒体爬取的大规模图像数据集及其生成的 manipulated 版本评估这些方法，在召回率方面呈现出有前景的结果。我们在两个案例研究中展示了该方法的潜力：一个展示了构建支持人工内容审核系统的价值，另一个展示了自动大规模数据分析的实用性。
引用
@article{arxiv.2203.07167,
title = {Dataset and Case Studies for Visual Near-Duplicates Detection in the Context of Social Media},
author = {Hana Matatov and Mor Naaman and Ofra Amir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.07167},
year = {2022}
}
备注
https://github.com/sTechLab/Visual-Near-Duplicates-Detection-in-the-Context-of-Social-Media/blob/95edd9812aa090ee560f3c36989ee9f476e070d4/README.md