Attribute-based document image retrieval (ABDIR) was recently proposed as an alternative to query-by-example (QBE) searches, the dominant document image retrieval (DIR) paradigm. One drawback of QBE searches is that they require sample query documents on hand that may not be available. ABDIR aims to offer users a flexible way to retrieve document images based on memorable visual features of document contents, describing document images with combinations of visual attributes determined via convolutional neural network (CNN)-based binary classifiers. We present an exploratory study of the use of generative AI to bridge the gap between QBE and ABDIR, focusing on historical documents as a use case for their diversity and uniqueness in visual features. We hypothesize that text-to-image (T2I) generation can be leveraged to create query document images using text prompts based on ABDIR-like attributes. We propose T2I-QBE, which uses Leonardo.Ai as the T2I generator with prompts that include a rough description of the desired document type and a list of the desired ABDIR-style attributes. This creates query images that are then used within the traditional QBE paradigm, which compares CNN-extracted query features to those of the document images in the dataset to retrieve the most relevant documents. Experiments on the HisIR19 dataset of historical documents confirm our hypothesis and suggest that T2I-QBE is a viable option for historical document image retrieval. To the authors' knowledge, this is the first attempt at utilizing T2I generation for DIR.


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从20世纪70年代开始,有关图像检索的研究就已开始,当时主要是基于文本的图像检索技术(Text-based Image Retrieval,简称TBIR),利用文本描述的方式描述图像的特征,如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后,出现了对图像的内容语义,如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术,即基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)技术。CBIR属于基于内容检索(Content-based Retrieval,简称CBR)的一种,CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。

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