Beyond Meme Templates: Limitations of Visual Similarity Measures in Meme Matching
作者: Muzhaffar Hazman, Susan McKeever, Josephine Griffith
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2025-08-05
备注: Accepted for publication at IEEE International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA) 2025
💡 一句话要点
提出超越模板匹配的视觉相似性度量以解决表情包匹配问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表情包匹配 视觉相似性 多模态学习 模板匹配 用户生成内容 数字文化 自动化分析
📋 核心要点
- 现有表情包匹配方法主要依赖于模板背景，无法有效处理非模板表情包，限制了自动化分析的有效性。
- 论文提出了一种超越模板匹配的表情包匹配方法，采用段落级相似性计算，旨在提高对非模板表情包的匹配能力。
- 实验结果表明，段落级方法在匹配非模板表情包时表现优于整体图像度量，且基于预训练模型的提示方法也显示出潜力。
📝 摘要（中文）
互联网表情包作为数字交流的重要组成部分，反映了用户在在线社区中的互动方式，并为研究者提供了对当代数字文化的洞察。现有的表情包匹配方法主要依赖于共享的视觉背景（模板），这限制了对非模板表情包的匹配效果。本文提出了一种更广泛的表情包匹配方法，超越了传统的模板匹配，展示了传统相似性度量在匹配非模板表情包时的不足，并引入了一种基于段落的相似性计算方法，显示出其在非模板表情包匹配中的优势。此外，研究还探索了利用预训练的多模态大语言模型进行表情包匹配的可能性，强调了通过共享视觉元素准确匹配表情包的挑战。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有表情包匹配方法对非模板表情包的匹配不足的问题。现有方法主要依赖于共享的视觉背景（模板），导致无法有效匹配那些不符合模板结构的表情包。
核心思路：论文提出了一种新的表情包匹配方法，超越了传统的模板匹配，采用段落级相似性计算，以更好地处理非模板表情包的匹配问题。这样的设计旨在提高匹配的准确性和广泛性。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是传统的相似性度量模块，针对模板表情包进行匹配；其次是段落级相似性计算模块，专门用于匹配非模板表情包。通过对比这两种方法的效果，评估其在不同类型表情包上的表现。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了段落级相似性计算方法，该方法在匹配非模板表情包时表现优于传统的整体图像度量。这一创新使得表情包匹配的范围更广，适用性更强。
关键设计：在参数设置上，论文对段落级相似性计算的细节进行了优化，可能涉及特定的损失函数设计和网络结构调整，以确保在不同表情包格式下的匹配效果最佳。
📊 实验亮点
实验结果显示，段落级相似性计算在匹配非模板表情包时的表现显著优于传统的整体图像度量，具体提升幅度未知。此外，基于预训练多模态大语言模型的提示方法也展现出良好的匹配潜力，进一步拓宽了表情包分析的技术路径。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、在线社区文化研究以及表情包的自动化分类与推荐。通过提高表情包匹配的准确性，可以更好地理解用户生成内容的传播方式和文化意义，进而推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
Internet memes, now a staple of digital communication, play a pivotal role in how users engage within online communities and allow researchers to gain insight into contemporary digital culture. These engaging user-generated content are characterised by their reuse of visual elements also found in other memes. Matching instances of memes via these shared visual elements, called Meme Matching, is the basis of a wealth of meme analysis approaches. However, most existing methods assume that every meme consists of a shared visual background, called a Template, with some overlaid text, thereby limiting meme matching to comparing the background image alone. Current approaches exclude the many memes that are not template-based and limit the effectiveness of automated meme analysis and would not be effective at linking memes to contemporary web-based meme dictionaries. In this work, we introduce a broader formulation of meme matching that extends beyond template matching. We show that conventional similarity measures, including a novel segment-wise computation of the similarity measures, excel at matching template-based memes but fall short when applied to non-template-based meme formats. However, the segment-wise approach was found to consistently outperform the whole-image measures on matching non-template-based memes. Finally, we explore a prompting-based approach using a pretrained Multimodal Large Language Model for meme matching. Our results highlight that accurately matching memes via shared visual elements, not just background templates, remains an open challenge that requires more sophisticated matching techniques.