論文の概要: Culture-to-Culture Image Translation with Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01565v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 12:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-06 14:37:08.762313
• Title: Culture-to-Culture Image Translation with Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成的adversarial networkを用いた文化から文化への画像翻訳
• Authors: Giulia Zaino, Carmine Tommaso Recchiuto, and Antonio Sgorbissa
• Abstract要約: 本稿では,「文化のブラシストローク」の変容過程として定義されたイメージ「文化化」の概念を紹介する。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づいて,オブジェクトのイメージをソースからターゲット文化領域に翻訳するパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article introduces the concept of image "culturization", i.e., defined as the process of altering the "brushstroke of cultural features" that make objects perceived as belonging to a given culture while preserving their functionalities. First, we propose a pipeline for translating objects' images from a source to a target cultural domain based on Generative Adversarial Networks (GAN). Then, we gather data through an online questionnaire to test four hypotheses concerning the preferences of Italian participants towards objects and environments belonging to different cultures. As expected, results depend on individual tastes and preference: however, they are in line with our conjecture that some people, during the interaction with a robot or another intelligent system, might prefer to be shown images whose cultural domain has been modified to match their cultural background.
• Abstract（参考訳）: 本論では, イメージ「文化化」の概念,すなわち, 「文化的特徴のブラシストローク」を変容させる過程として定義し, その機能を維持しつつ, 特定の文化に属するものとして認識される物体を創出する。 まず,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づいて,オブジェクトのイメージをソースから対象の文化的領域に翻訳するパイプラインを提案する。 そこで,我々は,異なる文化に属する対象や環境に対するイタリア人の嗜好に関する4つの仮説を,オンラインアンケートを通じて収集した。 予想通り、結果は個人の嗜好と好みに依存する:しかし、ロボットや他の知的システムとのインタラクション中に、文化領域が文化的背景に適合するように修正されたイメージを示すのが好まれるかもしれないという我々の推測と一致している。

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