論文の概要: Analysis of the use of color and its emotional relationship in visual creations based on experiences during the context of the COVID-19 pandemic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13770v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 16:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 14:25:19.287544
• Title: Analysis of the use of color and its emotional relationship in visual creations based on experiences during the context of the COVID-19 pandemic
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック時の体験に基づく視覚創造における色彩の使用とその感情的関係の分析
• Authors: C\'esar Gonz\'alez-Mart\'in and Miguel Carrasco and Germ\'an Oviedo
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間、人々はこのイベントの主観的な体験を伝える無数の画像を生成した。 この文脈における色の使用とその感情的関係を理解するための方法論を提案する。 以上の結果から,本試料では温かい色が一般的であり,相補的な色よりも類似成分が好まれていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Color is a complex communicative element that helps us understand and evaluate our environment. At the level of artistic creation, this component influences both the formal aspects of the composition and the symbolic weight, directly affecting the construction and transmission of the message that you want to communicate, creating a specific emotional reaction. During the COVID-19 pandemic, people generated countless images transmitting this event's subjective experiences. Using the repository of images created in the Instagram account CAM (The COVID Art Museum), we propose a methodology to understand the use of color and its emotional relationship in this context. The process considers two stages in parallel that are then combined. First, emotions are extracted and classified from the CAM dataset images through a convolutional neural network. Second, we extract the colors and their harmonies through a clustering process. Once both processes are completed, we combine the results generating an expanded discussion on the usage of color, harmonies, and emotion. The results indicate that warm colors are prevalent in the sample, with a preference for analog compositions over complementary ones. The relationship between emotions and these compositions shows a trend in positive emotions, reinforced by the results of the algorithm a priori and the emotional relationship analysis of the attributes of color (hue, chroma, and lighting).
• Abstract（参考訳）: 色は環境を理解し評価するのに役立つ複雑なコミュニケーション要素です。 芸術的創造のレベルでは、この構成要素は構成の形式的側面と象徴的重みの両方に影響を与え、コミュニケーションしたいメッセージの構成と伝達に直接影響を与え、特定の感情的な反応を生み出す。 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間、人々はこのイベントの主観的な体験を伝える無数の画像を生成した。 InstagramアカウントCAM(The COVID Art Museum)に作成された画像のレポジトリを用いて,この文脈における色の使用とその感情的関係を理解するための方法論を提案する。 プロセスは2つの段階を並列に考慮し、それを結合する。 まず、畳み込みニューラルネットワークを用いて、CAMデータセット画像から感情を抽出し、分類する。 第2に、クラスタリングプロセスを通じて色とその調和を抽出する。 両方のプロセスが完了したら、結果を組み合わせて、色、調和、感情の使用に関する広範な議論を生み出します。 その結果,試料中では温かい色が一般的であり,相補的な色よりもアナログ組成が好まれることがわかった。 感情とこれらの構成との関係は、アルゴリズムのa preiの結果と色特性(he, クロマ, ライティング)の感情関係分析によって強化された肯定的な感情の傾向を示す。

関連論文リスト

• Decoding Emotions in Abstract Art: Cognitive Plausibility of CLIP in Recognizing Color-Emotion Associations [1.0659364666674607]
  本研究では,抽象的な視覚芸術によって誘発される感情の認識において,事前訓練されたマルチモーダルモデルであるCLIPの認知的妥当性について検討した。 我々は、人間のアノテータによって提供される感情ラベルとこれらのラベルのテキスト的有理性を含む画像からなるデータセットを用いる。 我々は、合理性の言語分析、画像と合理性のゼロショット感情分類、類似性に基づく感情の予測の適用、色と感情の関連性の調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T08:45:23Z)
• Emotion Rendering for Conversational Speech Synthesis with Heterogeneous Graph-Based Context Modeling [50.99252242917458]
  会話音声合成(CSS)は,会話環境の中で適切な韻律と感情のインフレクションで発話を正確に表現することを目的としている。 データ不足の問題に対処するため、私たちはカテゴリと強度の点で感情的なラベルを慎重に作成します。 我々のモデルは感情の理解と表現においてベースラインモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:47:50Z)
• Color-Emotion Associations in Art: Fuzzy Approach [0.0]
  本稿では,ファジィセットを用いたアートにおける感情の分類手法を提案する。 広範にファジィな色と広い感情スペクトルは、絵画に固有の感情をより人間と一貫性があり、文脈を意識した探索を可能にする。 例えば、感謝は緑、茶色、オレンジと強く関連している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T12:49:11Z)
• StyleEDL: Style-Guided High-order Attention Network for Image Emotion Distribution Learning [69.06749934902464]
  StyleEDLと呼ばれる画像感情分布学習のためのスタイル誘導型高次アテンションネットワークを提案する。 StyleEDLは視覚内容の階層的スタイリスティック情報を探索することにより、画像のスタイリスティックな表現を対話的に学習する。 さらに、コンテンツ依存の感情表現を動的に生成するスタイリスティックなグラフ畳み込みネットワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-06T03:22:46Z)
• Affection: Learning Affective Explanations for Real-World Visual Data [50.28825017427716]
  我々は,85,007枚の公開画像に対して,感情反応と自由形式のテキスト説明を含む大規模データセットを研究コミュニティに導入し,共有する。 本研究は, 被写体集団に大きな支持を得て, 潜在的に有意な感情反応をとらえる上で, 重要な共通基盤があることを示唆する。 私たちの研究は、より豊かで、より人間中心で、感情に敏感な画像分析システムへの道を開くものです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T22:44:17Z)
• SOLVER: Scene-Object Interrelated Visual Emotion Reasoning Network [83.27291945217424]
  画像から感情を予測するために,SOLVER(Scene-Object Interrelated Visual Emotion Reasoning Network)を提案する。 異なるオブジェクト間の感情関係を掘り下げるために、まずセマンティックな概念と視覚的特徴に基づいて感情グラフを構築します。 また、シーンとオブジェクトを統合するScene-Object Fusion Moduleを設計し、シーンの特徴を利用して、提案したシーンベースのアテンションメカニズムでオブジェクトの特徴の融合プロセスを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-24T02:41:41Z)
• Affective Image Content Analysis: Two Decades Review and New Perspectives [132.889649256384]
  我々は,過去20年間の情緒的イメージコンテンツ分析(AICA)の発展を包括的にレビューする。 我々は、感情的ギャップ、知覚主観性、ラベルノイズと欠如という3つの主要な課題に関して、最先端の手法に焦点を当てる。 画像の内容やコンテキスト理解,グループ感情クラスタリング,ビューアーとイメージのインタラクションなど,今後の課題や研究の方向性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T15:20:56Z)
• A Circular-Structured Representation for Visual Emotion Distribution Learning [82.89776298753661]
  視覚的感情分布学習に先立つ知識を活用するために,身近な円形構造表現を提案する。 具体的には、まず感情圏を構築し、その内にある感情状態を統一する。 提案した感情圏では、各感情分布は3つの属性で定義される感情ベクトルで表される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T14:53:27Z)
• Extrapolating continuous color emotions through deep learning [0.0]
  深層学習を用いて、色に関連する感情のRGB外挿を実装します。 特に、男性は特定の感情と暗い色を関連付けるのが普通で、女性は明るい色を持つのが普通です。 高齢者も同様の傾向が見られ、明るい色の関連も見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T02:08:29Z)
• Emosaic: Visualizing Affective Content of Text at Varying Granularity [0.0]
  エモザイク(Emosaic)は、テキストの感情的なトーンを可視化するツールである。 我々は、人間の感情の3次元モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-24T07:25:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。