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Enregistrement W7064575647

Content-Based Indexing and Retrieval of Cultural Heritage Data: An Integrated Approach to Documentation with Application to the EROS

2006· article· en· W7064575647 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Measurement and Uncertainty Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSearch engine indexingCultural heritageDocumentationThematic mapIndex (typography)Orientation (vector space)Information systemPainting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last few decades, Cultural Heritage documentation has been characterized by the massive use of digital media. Recently, the use of three-dimensional scanner technologies has provided us with the opportunity to obtain an unambiguous body of information characterizing the three-dimensional shapes of the artefacts. These vast repositories are now structured in databases, for easy access. Such databases contain not only the artefacts, but also relevant information such as restoration reports, data regarding quantitative analysis, chemical formulae, etc. It follows that storing such information is not enough. Rather, it should be indexed in order to be searched and retrieved easily and rapidly. In addition, the data should be preserved as technologies evolve over time, in order to ensure long-term preservation and access. This paper presents a framework for indexing and retrieval of 2D and 3D Cultural Heritage data. In our approach, novel archiving and indexing techniques, developed by the National Research Council of Canada, are employed. We present the results as applied to the EROS (EuropeanResearch Open System) Database of the C2RMF. This database consists of an impressive collection of scientific and technical data about paintings and artefacts found in all the museums of France. Our results indicate that our content-based approaches are able to accurately index and retrieve diverse images and 3D objects, based on the artefacts as well as their fragments. That is, using for example a fragment of a picture, we are able to retrieve the correct image even in conditions where lighting, orientation and the surroundings of the reference are different. The content-based retrieval system is also able to retrieve different views of the same object, e.g. of a Chalcidian amphora. In addition, our approach is able to find groups of similar images or objects, such as white figurines from the same period or 3D scans of an Anadyomene Venus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,249
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,139 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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