#91
summarized by : Takuma Yagi
Discovering Visual Patterns in Art Collections With Spatially-Consistent Feature Learning

どんな論文か?

大規模芸術作品データベースからの類似パターンの抽出を行うための特徴学習手法の提案。芸術作品特有のスタイル差(筆記具の違い等)を幾何的手掛かりを利用した距離学習で吸収。特徴学習後はハフ変換とRANSACで類似パターンを検出できる。
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新規性

テーマ自体が新しい。類似パターン候補の見た目ではなく各パターンの周辺部分の視覚的類似度の一致から教師信号を生成。スタイルやメディアの変化に頑健なマッチングを実現。

結果

1587の美術作品から273の類似パターンをアノテーションし評価。既存の教師なし特徴学習(context prediction)より高性能。古い写真と現代の写真との位置マッチングでも最高性能。

その他(なぜ通ったか?等)

粗削りだがタイトルの時点で面白い。実用性もあり結果も楽しめる。