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J-GLOBAL ID：202002277219248679   整理番号：20A1738707

グローバル画像特性は感情画像の評定を予測する【JST・京大機械翻訳】

Global Image Properties Predict Ratings of Affective Pictures

著者 (5件)： Redies Christoph (Experimental Aesthetics Group, Institute of Anatomy I, Jena University Hospital, Friedrich Schiller University, Jena, Germany) ,  Grebenkina Maria (Experimental Aesthetics Group, Institute of Anatomy I, Jena University Hospital, Friedrich Schiller University, Jena, Germany) ,  Mohseni Mahdi (Experimental Aesthetics Group, Institute of Anatomy I, Jena University Hospital, Friedrich Schiller University, Jena, Germany) ,  Kaduhm Ali (Experimental Aesthetics Group, Institute of Anatomy I, Jena University Hospital, Friedrich Schiller University, Jena, Germany) ,  Dobel Christian (Department of Otolaryngology and Institute of Phonatry and Pedaudiology, Jena University Hospital, Friedrich Schiller University, Jena, Germany)
資料名： Frontiers in Psychology (Web)  (Frontiers in Psychology (Web))
巻： 11  ページ： 953  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7096A  ISSN： 1664-1078  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 感情画像は人間の感情の研究に広く用いられている。感情的画像において示されたオブジェクトまたはシーンは,特定の感情を引き出す際に重要な役割を果たす。しかし,感情処理は,局所輝度コントラスト,色または空間周波数プロファイルのような低レベル知覚特徴により媒介される。本研究では,大域的画像構造と画像構成を反映する画像特性が感情画像のレイティングに影響するかどうかを求めた。視覚刺激の審美的評価と以前に関連する13の大域的画像特性に焦点を当て,5つの感情的画像データセット(IAPS,GAPED,NAPS,DIRTI,およびOASIS)のレイティングに対する予測力を決定した。最初に,SVM-RBF分類器を用いて,それぞれ,原子価および覚醒に対する高いおよび低い評価を予測し,このバイナリ決定タスクにおいて58-76%の分類精度を達成した。第2に,多重線形回帰分析は,個々の画像特性が,原子価と覚醒に対する主観的評価における分散の6と20%の間を説明することを明らかにした。画像特性の予測力は,異なるデータセットと評価のタイプに対して変化する。交配は,それらが互いに正に相関するならば,類似のセットの予測子を共有する傾向がある。結論として,著者らは,感情的絵画がそれらが示すだけでなく,それらが示すかによって異なる,非線形および線形解析からの証拠を得た。人間の視覚システムが実際に感情的処理のためにこれらの知覚的手がかりを使用するかどうかは調査されていない。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  レイティング ,  輝度 ,  原子価 ,  *画像特性 ,  空間周波数 ,  交配 ,  主観評価
準シソーラス用語： 予測子 ,  視覚刺激 ,  分類精度 ,  画像構造 ,  多重線形回帰 ,  バイナリー ,  視覚システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 実験的美学 ,  感情画像 ,  画像特性 ,  感情 ,  主観的評価

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (103件)：

• Akaike K. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Trans. Automat. Control 19 716-723. doi: 10.1109/TAC.1974.1100705
• Albrecht S., Carbon C. C. (2014). The Fluency Amplification Model: fluent stimuli show more intense but not evidently more positive evaluations. Acta Psychologica 148 195-203. doi: 10.1016/j.actpsy.2014.2.002
• Bachmann T., Vipper K. (1983). Perceptual ratings of paintings from different styles as a function of semantic differential scales and exposure time. Arch. Psychol. 135 149-161. doi: 10.1016/j.actpsy.2014.2.002
• Bar M., Neta M. (2006). Humans prefer curved visual objects. Psychol. Sci. 17 645-648. doi: 10.1111/j.1467-9280.2006.01759.x
• Bekhtereva V., Muller M. M. (2017). Bringing color to emotion: the influence of color on attentional bias to briefly presented emotional images. Cogn. Affect. Behav. Neurosci. 17 1028-1047. doi: 10.3758/s13415-017-0530-z

タイトルに関連する用語 (4件)： グローバル ,  画像特性 ,  感情 ,  予測