論文の概要: Aesthetic Matters in Music Perception for Image Stylization: A Emotion-driven Music-to-Visual Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01700v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 08:41:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:11:37.716463
• Title: Aesthetic Matters in Music Perception for Image Stylization: A Emotion-driven Music-to-Visual Manipulation
• Title（参考訳）: 画像スティル化のための音楽知覚の美的事項:感情駆動型音楽と視覚操作
• Authors: Junjie Xu, Xingjiao Wu, Tanren Yao, Zihao Zhang, Jiayang Bei, Wu Wen, Liang He,
• Abstract要約: EmoMVは感情駆動型音楽-視覚間操作方式である。 我々は,画像品質指標,審美評価,脳波測定を含むマルチスケールフレームワークを用いてEmoMVを評価する。 以上の結果から,EmoMVは音楽の感情コンテンツを視覚的に説得力のある画像に効果的に翻訳することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.052429836407052
• License:
• Abstract: Emotional information is essential for enhancing human-computer interaction and deepening image understanding. However, while deep learning has advanced image recognition, the intuitive understanding and precise control of emotional expression in images remain challenging. Similarly, music research largely focuses on theoretical aspects, with limited exploration of its emotional dimensions and their integration with visual arts. To address these gaps, we introduce EmoMV, an emotion-driven music-to-visual manipulation method that manipulates images based on musical emotions. EmoMV combines bottom-up processing of music elements-such as pitch and rhythm-with top-down application of these emotions to visual aspects like color and lighting. We evaluate EmoMV using a multi-scale framework that includes image quality metrics, aesthetic assessments, and EEG measurements to capture real-time emotional responses. Our results demonstrate that EmoMV effectively translates music's emotional content into visually compelling images, advancing multimodal emotional integration and opening new avenues for creative industries and interactive technologies.
• Abstract（参考訳）: 感情情報は、人間とコンピュータの相互作用を強化し、画像の理解を深めるために不可欠である。 しかし、深層学習は画像認識が進歩しているが、直感的な理解と感情表現の正確な制御は依然として困難である。 同様に、音楽研究は理論的な側面に重点を置いており、その感情的な次元と視覚芸術との融合を限定的に探究している。 これらのギャップに対処するために,音楽的感情に基づいて画像を操作する感情駆動型音楽-視覚的操作法であるEmoMVを紹介する。 EmoMVは、音高やリズムなどの音楽要素のボトムアップ処理と、これらの感情を色や照明といった視覚的側面にトップダウンで適用する。 画像品質の指標,美的評価,脳波測定などを含むマルチスケールのフレームワークを用いて,情緒的反応をリアルタイムに捉えて評価する。 以上の結果から,EmoMVは音楽の感情コンテンツを視覚的に説得力のあるイメージに効果的に変換し,マルチモーダルな感情統合を推進し,クリエイティブ産業やインタラクティブな技術のための新たな道を開くことを実証した。

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