基于外观-文本融合的政治海报识别
计算机视觉与模式识别
2020-12-22 v1
摘要
本文提出一种高效利用外观特征与文本向量、将政治海报从其他相似政治图像中准确分类的方法。本工作主要关注为宣传特定政治事件而设计的政治海报，其自动识别可生成详细统计信息，并满足多领域的判断需求。从涵盖政治家与政治事件的全面关键词列表出发，我们首次整理出一个有效且实用的政治海报数据集，包含 13K 人工标注政治图像，其中有 3K 明确支持某运动或竞选活动的政治海报。其次，我们对该数据集进行详尽的案例研究，分析政治海报的常见模式与离群点。最后，我们提出一种融合外观与文本信息能力的模型，以极高准确率对政治海报进行分类。
引用
@article{arxiv.2012.10728,
title = {Political Posters Identification with Appearance-Text Fusion},
author = {Xuan Qin and Meizhu Liu and Yifan Hu and Christina Moo and Christian M. Riblet and Changwei Hu and Kevin Yen and Haibin Ling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.10728},
year = {2020}
}