Images et émotions

Le travail de recherche sur Images et Emotions est réalisé en collaboration avec Christine Fernandez Maloigne et Syntyche Gbèhounou dans le cadre de sa thèse de doctorat. Cette partie sera mise à jour au fil des évolutions de la thèse et des articles publiés.

De nombreux descripteurs

Pour extraire les émotions, comme je l’ai déjà dit dans un article de blog, il est nécessaire de disposer d’un grand nombre de descripteurs des images. Tout d’abord, il est bien connu que certaines couleurs entrainent des prédispositions pour certaines émotions. Si l’on regarde une image grise, jaune, bleue ou rouge, on ne sera pas dans le même état d’esprit.

La texture est aussi un critère important puisqu’une image de grille est souvent associée à un enfermement et qu’au contraire des lignes plus fluides et aériennes donneront une émotions plus positive. On peut le voir déjà sur la page du test des images et émotions à l’adresse suivante. Et bien entendu le contenu de la scène est capital pour la comprendre et donc créer une émotion. C’est pourquoi nous utilisons les descripteurs suivants : couleurs, texture (WaveAtom et Gabor), points spécifiques (SIFT) et image globale GIST.

Des résultats prometteurs

Les résultats que nous obtenons avec ces descripteurs et après réduction de leur dimension pour accélérer la recherche et la prise de décision sont récapitulés dans le tableau ci-dessous.
Catégories de descripteurs Nombre d’erreurs Taux de classification
Couleurs 8 57,89%
Gabor 7 63,15%
GIST 11 42,1%
SIFT 8 57,89%
Wave Atoms(Échelle 4) 6 68,42%

Publications

Voici les publications associées à ce travail de recherche.

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