ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4915-6949; Springstein, Matthias; Rahnama, Javad; Kohle, Hubertus
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3162-1304; Ewerth, Ralph
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0918-6297 und Hüllermeier, Eyke
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9944-4108
(March 2022):
iART - Eine Suchmaschine zur Unterstützung von bildorientierten Forschungsprozessen.
DHd 2022 Kulturen des digitalen Gedächtnisses. 8. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum", Potsdam, 7. - 11. März 2022.
[PDF, 18MB]

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 |
URN: | urn:nbn:de:bvb:19-epub-92528-6 |
Language: | German |
Item ID: | 92528 |
Date Deposited: | 29. Jun 2022 16:54 |
Last Modified: | 11. Oct 2024 14:13 |