21. ./DATABLE
VR4CH: onderzoeksvraag
Zijn Visual Recognition Services bruikbaar
voor metadata creatie in de cultureel
erfgoedsector ?
● Wat is de kwaliteit van untrained VRS ?
● Is de kwaliteit van VRS meetbaar ?
● Mogelijke toepassingen ?
29. ./DATABLE./DATABLE
VR4CH: conclusies
+ sneller, goedkoper
+ andere soorten trefwoorden
+ veel nieuwe toepassingen mogelijk
- veel ruis
- niet even geschikt voor alle beeldmateriaal
- vervangt menselijke registrator niet
(helemaal)
46. ./DATABLE
Conclusies
● toegankelijke, betaalbare technologie
● kwaliteit
○ training vaak meerwaarde
○ minder geschikt voor grafisch
beeldmateriaal
○ model afstemmen op use case
● mens vs. machine
○ afhankelijk van eisen vangst/precisie
○ efficiënter voor grote volumes
○ mens & machine
47. ./DATABLE
Conclusies: meer use cases
• ontsluiten op collectieniveau
• onderscheiden beeldtype (foto, tekening,
tekst)
• voorbereiden collectieregistratie
• combinatie crowdtagging
• herkennen landmarks
• tags omzetten naar Linked Data
• ...
48. ./DATABLE./DATABLE
dank aan
Alexander Derveaux (FOMU)
Ann Deckers (FOMU)
Dieter Suls (MOMU)
Katrien Steelandt (EGC Brugge)
Lizzy Jongma (NOB)
Michiel Demaeght (FOMU)
Nastasia Vanderperren (PACKED)
Tobias Hendrickx (MOMU)