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J-GLOBAL ID：201802250904843779   整理番号：18A1757221

絵画特徴抽出法と感情分析の概要【JST・京大機械翻訳】

Review of feature extraction methods and research on affective analysis for paintings

著者 (3件)： Jia Chunhua (山西大学軟件学院,太原,030013) ,  Guo Xiaoying (山西大学軟件学院,太原,030013) ,  Bai Ruyi (山西大学軟件学院,太原,030013)
資料名： Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao  (Zhongguo Tuxiang Tuxing Xuebao)
巻： 23  号： 7  ページ： 937-952  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2782A  ISSN： 1006-8961  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:画像分類と感情分析は現在コンピュータビジョン領域の研究焦点であり、人類絵画画像のデジタル化研究に有効な方法を提供し、人類絵画芸術作品の保護と作品革新において、重要な応用価値を有する。絵画作品の研究と革新をよりよく実現するために、本文は主に現段階の国内外の絵画分類と感情分析に関する文献について、詳細な整理と分析を行う。方法:広範な文献研究に基づき、中西洋絵画の異なる特徴方式と形成原因を分析し、サポートベクターマシン、決定木、人工ニューラルネットワークと深度学習などの絵画画像分類に常用する機械学習方法をまとめ、各種類の方法の優劣を概述した。絵画画像の特徴抽出と分類、絵画感情分析の2つの方面に重点を絞って、現在文献に対して系統的な分析と総括を行った。結果:当面の絵画画像研究によく用いられる絵画データベースを概括した。絵画画像の筆触特徴,色特徴,形状特徴,テクスチャ特徴,残白特徴などの面を根拠として,中西洋絵画特徴抽出技術と分類方法の研究現状と発展を詳しく述べた。絵画画像分類モデルの一般的評価方法を,簡潔に整理し,そして,現在の研究における一般的評価指標を,解析した。主に色特徴の角度から出発し、西洋絵画感情分析の研究進展を述べ、中国伝統絵画感情分析に有効な構想を提供した。最後に、現在の絵画分類と絵画感情研究に存在する問題と挑戦を提案し、問題の対応策を検討した。結論:絵画は人類の重要な文化成果として、未来はより多くの研究アルゴリズムと探索思想を出して、本文は絵画画像分類の更なる研究、特に中国伝統の水墨画感情分析と絵画芸術創作方面の研究に対して、一定の啓発と指導作用を果たした。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンピュータビジョン ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  ヒト ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  データベース ,  *特徴抽出 ,  画像 ,  ディシジョンツリー ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 西洋 ,  ディジタル化 ,  画像分類 ,  *感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 絵画 ,  特徴抽出法 ,  感情分析 ,  概要