要約
バイオフィリアとは、生き物や自然そのものに対する生来の愛情であり、精神的健康や幸福にプラスの影響を及ぼします。
この研究では、絵画の視覚的表現に存在するさまざまなバイオフィリック特性を学習して説明するために、バイオフィリックアートワークの分類にディープラーニング手法を適用することを検討しています。
人間と自然との深いつながりを仮定するバイオフィリアの概念を使用し、人工知能アルゴリズムを使用して、アートワークのバイオフィリアの特徴の根底にあるさまざまなパターンを認識します。
私たちが提案する手法は、画像の低次元表現とデコーダモデルを使用して、形状などの学習された要素に基づいて、植物、水域、季節、動物などの各生物親和性形質の画像の顕著な特徴を抽出します。
テクスチャーとイルミネーション。
提案された分類モデルは、バイオフィリックなアートワークを抽出することができます。これは、アーティスト、コレクター、自然からインスピレーションを得た視覚美への曝露による精神的幸福の影響を解釈し活用することを研究しているアーティスト、コレクター、研究者を支援するだけでなく、生物親和性の芸術作品の研究を系統的に調査することも可能にします。
美的嗜好に合わせたバイオフィリアとバイオフィリックなアートワーク。
提案されたアルゴリズムを使用して、さまざまなヨーロッパおよびアメリカのアート ギャラリーからの有名な芸術作品で構成されるバイオフィリック コレクションのギャラリーも作成しました。これは、間もなく Vieunite@ オンライン コミュニティで公開される予定です。
要約(オリジナル)
Biophilia is an innate love for living things and nature itself that has been associated with a positive impact on mental health and well-being. This study explores the application of deep learning methods for the classification of Biophilic artwork, in order to learn and explain the different Biophilic characteristics present in a visual representation of a painting. Using the concept of Biophilia that postulates the deep connection of human beings with nature, we use an artificially intelligent algorithm to recognise the different patterns underlying the Biophilic features in an artwork. Our proposed method uses a lower-dimensional representation of an image and a decoder model to extract salient features of the image of each Biophilic trait, such as plants, water bodies, seasons, animals, etc., based on learnt factors such as shape, texture, and illumination. The proposed classification model is capable of extracting Biophilic artwork that not only helps artists, collectors, and researchers studying to interpret and exploit the effects of mental well-being on exposure to nature-inspired visual aesthetics but also enables a methodical exploration of the study of Biophilia and Biophilic artwork for aesthetic preferences. Using the proposed algorithms, we have also created a gallery of Biophilic collections comprising famous artworks from different European and American art galleries, which will soon be published on the Vieunite@ online community.
arxiv情報
著者 | Purna Kar,Jordan J. Bird,Yangang Xing,Alexander Sumich,Andrew Knight,Ahmad Lotfi,Benedict Carpenter van Barthold |
発行日 | 2024-03-08 15:45:07+00:00 |
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