基于卷积神经网络的近代报纸广告图片聚类方法
基于卷积神经网络的近代报纸广告图片聚类方法

基于卷积神经网络的近代报纸广告图片聚类方法


标题: 基于卷积神经网络的近代报纸广告图片聚类方法


作者: 王海沣,邓柯,陈静


第一作者: 王海沣


机构: 清华大学统计学研究中心和工业工程系,南京大学艺术学院


期刊: 数字人文


发表日期: 2021-06-30


论文摘要: 近代报纸广告作为重要的历史研究文献资料,日益受到人文学者的重视。用图像识别技术对海量广告图像进行内容解析是图像研究和广告研究的新方向。常规路线通过图像识别技术对单幅广告图片进行内容解析,错误率较高,并且需要大量人力进行校对,成本很高。此研究跳出对单幅广告图像内容解析的微观视角,从整体考虑海量图像的内容解析问题。利用深度学习将广告图像转化为特征向量,计算图像的相似度,此研究建立了从广告图像中识别相似模式的技术工具。应用相关方法对《中国商业广告档案库》中收录的广告图像进行处理,将图像解析工作的效率提高了近六倍。


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