Color-Emotion Associations in Art: Fuzzy Approach

要約

美術品は特定の感情を呼び起こすことがあります。
色はビジュアル アートの基本的な要素であり、アートがどのように認識されるかにおいて重要な役割を果たします。
この論文では、ファジーセットを使用して芸術における感情を分類する新しいアプローチを紹介します。
私たちがファジーアプローチを採用しているのは、それが人間の判断の不正確で主観的な性質によく適合するためです。
広範なあいまいな色 (n=120) と幅広い感情スペクトル (n=10) により、絵画に固有の感情をより人間的で一貫性のある、文脈を意識した探求が可能になります。
まず、ファジー色表現モデルを紹介します。
次に、ファジー化の段階で、感情がタグ付けされた絵画の Wiki アート データセットを処理し、特定の感情に関連するファジーな支配的な色を抽出します。
その結果、10 個の感情の色の分布があいまいになります。
最後に、それらを鮮明なドメインに変換して戻し、原色の色と感情の関連性の知識ベースを取得します。
私たちの調査結果では、特定の感情と色の間に強い関連性があることが明らかになりました。
たとえば、感謝の気持ちは緑、茶色、オレンジと強く相関します。
その他の注目すべき関連性としては、茶色と怒り、オレンジ色と恥、黄色と幸福、灰色と恐怖が挙げられます。
これらの関連付けと Jaccard の類似性を使用して、タグのない任意の画像内の感情を見つけることができます。
提案手法を評価するために、被験者を対象とした 2AFC 実験を実施しました。
平均的中率 0.77 は、このメソッドの予測と人間の知覚の間に有意な相関があることを示しています。
提案された方法は、絵画検索システムに適応するのが簡単です。
この研究は、芸術における色と感情の関連性の理論的理解に貢献し、マーケティング、デザイン、心理学など、芸術以外のさまざまな実際の応用に貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Art objects can evoke certain emotions. Color is a fundamental element of visual art and plays a significant role in how art is perceived. This paper introduces a novel approach to classifying emotions in art using Fuzzy Sets. We employ a fuzzy approach because it aligns well with human judgments’ imprecise and subjective nature. Extensive fuzzy colors (n=120) and a broad emotional spectrum (n=10) allow for a more human-consistent and context-aware exploration of emotions inherent in paintings. First, we introduce the fuzzy color representation model. Then, at the fuzzification stage, we process the Wiki Art Dataset of paintings tagged with emotions, extracting fuzzy dominant colors linked to specific emotions. This results in fuzzy color distributions for ten emotions. Finally, we convert them back to a crisp domain, obtaining a knowledge base of color-emotion associations in primary colors. Our findings reveal strong associations between specific emotions and colors; for instance, gratitude strongly correlates with green, brown, and orange. Other noteworthy associations include brown and anger, orange with shame, yellow with happiness, and gray with fear. Using these associations and Jaccard similarity, we can find the emotions in the arbitrary untagged image. We conducted a 2AFC experiment involving human subjects to evaluate the proposed method. The average hit rate of 0.77 indicates a significant correlation between the method’s predictions and human perception. The proposed method is simple to adapt to art painting retrieval systems. The study contributes to the theoretical understanding of color-emotion associations in art, offering valuable insights for various practical applications besides art, like marketing, design, and psychology.

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