Schneider, Stefanie ![]() ![]() ![]() ![]() |
Abstract
Mit iART wird eine offene Web-Plattform zur Suche in kunst- und kulturwissenschaftlichen Bildinventaren präsentiert, die von in den Geisteswissenschaften etablierten Methoden wie dem Vergleichenden Sehen inspiriert ist. Das System integriert verschiedene maschinelle Lerntechniken für das schlagwort- und inhaltsgesteuerte Retrieval sowie die Kategorienbildung über Clustering. Mithilfe eines multimodalen Deep-Learning-Ansatzes ist es zudem möglich, text- und bildbasiert nach Konzepten zu suchen, die von trainierten Klassifikationsmodellen zuvor nicht erkannt wurden. Unterstützt von einer intuitiven Benutzeroberfläche, die die Untersuchung der Ergebnisse durch modifizierbare Objektansichten erlaubt, können Nutzer:innen circa eine Millionen Objekte aus kunsthistorisch relevanten Bilddatenbanken, etwa des niederländischen Rijksmuseums, explorieren. Ebenso können eigene Bestände importiert werden.
Item Type: | Conference or Workshop Item (Paper) |
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Faculties: | History and Art History > Department of Art History > Art History Mathematics, Computer Science and Statistics > Computer Science > Artificial Intelligence and Machine Learning |
Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 000 Computer science, knowledge, and systems 700 Arts and recreation > 700 Arts |
Language: | German |
ID Code: | 92528 |
Deposited On: | 29. Jun 2022 16:54 |
Last Modified: | 29. Jun 2022 16:55 |