論文の概要: Quantitative analysis of visual representation of sign elements in
COVID-19 context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08219v1
- Date: Wed, 15 Dec 2021 15:54:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-16 17:28:57.614367
- Title: Quantitative analysis of visual representation of sign elements in
COVID-19 context
- Title（参考訳）: COVID-19コンテキストにおける手話要素の視覚的表現の定量的解析
- Authors: Mar\'ia Jes\'us Cano-Mart\'inez and Miguel Carrasco and Joaqu\'in
Sandoval and C\'esar Gonz\'alez-Mart\'in
- Abstract要約: 本稿では, コンピュータ解析を用いて, 流行に言及した視覚的創造物に使用される要素を定量的に分析することを提案する。
The Covid Art MuseumのInstagramアカウントにまとめられた画像は、グローバルイベントに関する主観的な体験を表すために使用されるさまざまな要素を分析するために使用される。
本研究は, 画像に繰り返される要素が, 物語を創出するための要素と, サンプルで確立された関連関係を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9409535911474967
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Representation is the way in which human beings re-present the reality of
what is happening, both externally and internally. Thus, visual representation
as a means of communication uses elements to build a narrative, just as spoken
and written language do. We propose using computer analysis to perform a
quantitative analysis of the elements used in the visual creations that have
been produced in reference to the epidemic, using the images compiled in The
Covid Art Museum's Instagram account to analyze the different elements used to
represent subjective experiences with regard to a global event. This process
has been carried out with techniques based on machine learning to detect
objects in the images so that the algorithm can be capable of learning and
detecting the objects contained in each study image. This research reveals that
the elements that are repeated in images to create narratives and the relations
of association that are established in the sample, concluding that, despite the
subjectivity that all creation entails, there are certain parameters of shared
and reduced decisions when it comes to selecting objects to be included in
visual representations
- Abstract（参考訳）: 表現(Representation)とは、人間が外部と内部の両方で起きていることの現実を表わす方法である。
このように、コミュニケーションの手段としての視覚表現は、話し言葉や書き言葉と同じように、要素を使って物語を構築する。
本研究は、covid-19 美術館のinstagram アカウントで収集した画像を用いて、流行に関連づけられた視覚創造に使用される要素の定量的分析を行うためにコンピュータ解析を用いて、世界規模のイベントにおける主観的体験を表現するために使用されるさまざまな要素を分析する。
このプロセスは、機械学習に基づいて画像中の物体を検知し、アルゴリズムが各研究画像に含まれる物体を学習し、検出することができるようにしている。
本研究は,物語を創造するために画像に繰り返される要素と,サンプルに確立された関連の関係を明らかにしたものであり,すべての創作が伴う主観性にもかかわらず,視覚的表現に含まれる対象の選択に関して,共有された決定のパラメータが存在することを結論づける。
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