Визуальная эмпатия: 8 способов усилить эмоции при помощи изображения
Медыякухня
Сайт Newreporter.org подготовил конспект по итогам мастер-класса Поли Плавинской, художницы, иллюстратора, арт-директора в издательстве «Самокат». Публикуем короткую версию.
Иллюстрация считывается в первую очередь на эмоциональном уровне. Задача художника – рассказать ту же историю на другом уровне, возможно, вывести за границы или заложить эмоционально больше, чем написано в тексте.
Мы смотрим на картинку – и она нам либо нравится, либо нет. Вызывает страх или сочувствие. Это и называется эмпатией.
Как можно усилить эффект, позволить сильнее прочувствовать ситуацию? Вот восемь инструментов и примеров к ним.
1. МетафораПозволяет усилить эмоции и рассказать с другого ракурса о чём-то важном.
Пример метафоры в иллюстрации из выступления Поли Плавинской. Портрет женщины, вписанный в пространство, может говорить что-то о правах женщин. @newreporter.
org
Что происходит с вами, когда вы смотрите на лимоны? У вас выделяются слюни, вы ощущаете вкус лимона, его запах. Ассоциации приходят на уровне органов чувств. Когда человек, посмотрев на картинку, начинает чувствовать запах, слышать звук или ощущать холод и фактуру предмета, это называется синестезия.
При взгляде на картинку у некоторых может свести челюсть или возникнуть дискомфорт. Зритель как бы ощущает боль человека, у которого вылетают зубы. @newreporter.org
3. КомпозицияВосприятие расположения предметов относительно листа, относительно друг друга.
Про композицию проще всего рассказывать на примере абстрактных картин. Возьмите белый лист бумаги и попробуйте выложить на нём абстрактные предметы. Мозг начинает додумывать некоторые вещи. @newreporter.org
4. ЦветБелое пространство в изображении. Важно уметь взаимодействовать с формой и контраформой. Когда вы строите композицию, не бойтесь белого.
Правильно подобранный цвет создаёт настроение, передаёт ощущения. Не бойтесь использовать белый — во многих иллюстрациях это полноценный цвет, а не пустота. @newreporter.org
5. РитмЧаще всего он ассоциируется со звуком. Когда мы говорим про ритм в иллюстрации, мы ощущаем то же, что и во время прослушивания музыки.
Разные люди, которые куда-то идут, их ноги создают ритм, и зритель представляет их шаги. @newreporter.org
6. РифмаКогда какие-то объекты рифмуются друг с другом. Мы понимаем, что они взаимосвязаны.
Клавиши пианино, которые превращаются в улетающих птиц, — один из примеров удачно зарифмованных объектов. @newreporter.org
7. ПространствоМы можем увидеть эту точку как дерево сверху или муху рядом. Это пространство позволяет маневрировать. Настроение пустоты, разлуки, но мы очень чувствуем настроение персонажей.
Люди, их тени и ничего вокруг создают у зрителя ощущение пустоты или разлуки.
@newreporter.org
То, как можно по-разному передать одного и того же персонажа или его настроение.
Это фантастическое свойство иллюстрации — можно одного и того же героя изображать по-разному, с разными эмоциями и настроением. @newreporter.org
Больше примеров и весь мастер-класс Поли Плавинской можно посмотреть здесь.
Популярное по теме
6 трендов, которые помогут медиа взлететь, а журналисту – не выгореть
Открыт приём заявок на Международный фотоконкурс International Photography Awards
Продвижение в YouTube: лайфхаки и ошибки. Лекция Антона Воронюка (WebPromoExperts)
Падзяліцца:
визуализация визуальная информация дизайн мультимедиа
24 чэрвеня 2020 года
Перадрук матэрыялаў press-club.pro магчымы толькі з дазволу рэдакцыі. Падрабязней…
Press Club BelarusМедыякухняВизуальная эмпатия: 8 способов усилить эмоции при помощи изображения
Падпішыся на нашу медыйную рассылку!
Кожны тыдзень атрымлівай на пошту: якасныя магчымасці (гранты, вакансіі, конкурсы, стыпендыі), анонсы івэнтаў (лекцыі, дыскусіі, прэзентацыі, прэс-канферэнцыі) і карысны кантэнт
Падпісваючыся на рассылку, вы згаджаецеся з Палітыкай канфідэнцыйнасці
Руководство по распознаванию эмоций на изображении с использованием Python / Хабр
Построим алгоритм распознавания эмоций (Face Expression Recognition), который работает с изображениями.
Распознавание эмоций – горячая тема в сфере искусственного интеллекта. К наиболее интересным областям применения подобных технологий можно отнести: распознавание состояния водителя, маркетинговые исследования, системы видеоаналитики для умных городов, человеко-машинное взаимодействие, мониторинг учащихся, проходящих online-курсы, носимые устройства и др.
Многие современные роботы, в том числе голосовые помощники, такие как Алиса, Siri, Alexa уже давно и достаточно успешно способны имитировать поведение человека и отвечать сентиментально. Это также относится к когнитивно-поведенческой терапии, которая занимается тревожными расстройствами у пациентов, которые постоянно испытывают эмоциональное напряжение.
Для банка анализ эмоционального фона клиентов может помочь в увеличении продаж продуктов, а также объективной оценке сервиса и услуг. Также, анализ эмоций сотрудника может помочь в выявлении проблем в бизнес-процессах, а также в предотвращении принятия фатальных решений в управлении системой.
И это как раз то, над чем мы будем работать сегодня – распознавание эмоций. В мире данных и машинного обучения эта концепция подпадает под понятие когнитивных систем. Попробуем расшифровать науку, лежащую в основе алгоритмов распознавания эмоций, и реализуем один из таких алгоритмов.
Чего именно пытается достичь алгоритм распознавания эмоций? Идея состоит в том, чтобы воспроизвести когнитивный процесс человека на основе обучающих данных (в виде изображений или видео людей) и попытаться сегментировать эмоции, присутствующие в этих данных. Для выполнения нашего анализа сосредоточимся на предварительно записанных изображениях, на которых я постарался показать широкий спектр эмоций.
Когнитивная наука и анализ эмоций
Основная задача любой системы распознания эмоций состоит в том, чтобы изолировать полярность входных данных (текст, речь, выражение лица …), чтобы понять, является ли представленное первичное настроение положительным, отрицательным или нейтральным.
Такой анализ имеет два основных этапа исследований. Во-первых, это количественная оценка входных данных для алгоритмов для чтения и обработки, во-вторых, это психологические исследования, которые помогают определить, какое выражение обозначает какую эмоцию.
С точки зрения вычислительных систем, когнитивная наука — это изучение научных процессов, происходящих в человеческом мозге. Она представляет Междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику, невербальную коммуникацию и теорию искусственного интеллекта.
Целью когнитивной науки является понимание и моделирование человеческого интеллекта с использованием всего спектра результатов и методологий смежных дисциплин. Предполагается, что, создавая компьютерные системы на основе знаний о человеческом интеллекте, машины смогут имитировать обучение и развивать интеллектуальные модели поведения, подобные человеческим.
Когнитивная наука действует на трех различных уровнях анализа:
1. Вычислительная теория: на этом уровне определяются цели анализа и передаются в компьютерную систему. Это может быть имитация речи или распознание эмоций.
2. Представление и алгоритмы: в общих терминах ML это этап обучения. Здесь машине представляются идеальные сценарии ввода и вывода и вводятся в действие алгоритмы, которые в конечном итоге будут отвечать за преобразование ввода в вывод.
3. Аппаратная реализация: это заключительная фаза когнитивистики. Это внедрение алгоритма в реальном мире и анализ траектории его дальнейшего развития в отношении исследований человеческого мозга.
*Потенциальные приложения искусственного интеллекта в когнитивной науке
Распознавание эмоций на изображении
Face expression recognition (более известная как FER) представляет собой Python библиотеку с открытым исходным кодом, используемую для анализа настроений изображений.
MTCNN (Multi-task Cascaded Neural Network) является параметром конструктора. Это техника для распознавания лиц. Когда установлено значение «True», модель MTCNN используется для обнаружения лиц, а когда установлено значение «Ложь», функция использует классификатор OpenCV Haar Cascade по умолчанию.
detect_emotions(): Эта функция используется для классификации обнаруженных эмоций и регистрирует выходные данные по шести категориям, а именно: «angry», «disgust», «fear», «happy», «sad», «surprise», «neutral». Каждая эмоция вычисляется, и результат оценивается по шкале от 0 до 1.
Реализуем алгоритм на заранее подготовленных изображениях.
Зависимости для установки FER — это OpenCV версии 3.2 или выше, TensorFlow версии 1.
Устанавливаем библиотеку FER () для распознавания лиц. Эта установка также позаботится о любой из вышеперечисленных зависимостей, если они отсутствуют.
pip install FER from fer import FER import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
Ввод изображений для анализа.
test_image_one = plt.imread("/emo/test_img1.jpg")Конструктор fer() инициализируется путем присвоения ему классификатора распознавания лиц (либо OpenCV Haar Cascade, либо MTCNN).
emo_detector = FER(mtcnn=True)
Затем мы вызываем функцию обнаружения эмоций этого конструктора, передавая ей входной объект (изображение)
captured_emotions = emo_detector.detect_emotions(test_image_one)
Выводим список зафиксированных эмоций и обработанное изображение.
print(captured_emotions) plt.imshow(test_image_one)
Затем с помощью top_emotion () мы извлекаем наиболее доминирующую тональность изображения.
dominant_emotion, emotion_score = emo_detector.top_emotion(test_image_one) print(dominant_emotion, emotion_score)
top_emotion(test_image_one)
print(dominant_emotion, emotion_score)Результаты работы алгоритма:
[{'box': (1298, 534, 2103, 2103), 'emotions': {'angry': 0.0, 'disgust': 0.0, 'fear': 0.0, 'happy': 0.99, 'sad': 0.0, 'surprise': 0.01, 'neutral': 0.0}}]
happy 0.99[{'box': (1363, 908, 2210, 2210), 'emotions': {'angry': 0.48, 'disgust': 0.0, 'fear': 0.11, 'happy': 0.0, 'sad': 0.33, 'surprise': 0.0, 'neutral': 0.08}}]
angry 0.48[{'box': (1540, 667, 2099, 2099), 'emotions': {'angry': 0.06, 'disgust': 0.0, 'fear': 0.01, 'happy': 0.0, 'sad': 0.24, 'surprise': 0.0, 'neutral': 0.69}}]
neutral 0.69[{'box': (1433, 670, 2234, 2234), 'emotions': {'angry': 0.19, 'disgust': 0.0, 'fear': 0.23, 'happy': 0.0, 'sad': 0.3, 'surprise': 0.0, 'neutral': 0.28}}]
sad 0.3[{'box': (1375, 855, 1840, 1840), 'emotions': {'angry': 0.0, 'disgust': 0.0, 'fear': 0.0, 'happy': 0.99, 'sad': 0.0, 'surprise': 0.0, 'neutral': 0.01}}]
happy 0.99Репозиторий с исходным кодом библиотеки FER
Emotion Бесплатные стоковые фотографии, изображения и картинки Emotion
Откройте для себя неограниченное количество изображений Emotion в высоком разрешении и стандартных изображений для коммерческого использования.
Веселый бизнесмен показывает жест победителя, глядя в камеру на розовом фоне
Веселая молодая женщина в черном джемпере, закрывающая глаза, изолированная на сером
Довольная молодая женщина с закрытыми глазами, касающаяся груди, изолированная на фиолетовом
Панорамный снимок жизнерадостной молодой женщины в черном джемпере, закрывающей глаз, изолированный на сером
Злой молодой человек с желтым воздушным шаром, изолированный на голубом
Растерянная школьница с книгой смотрит на школьников, притворяющихся бизнесменами, использующих смартфоны Изолированный на белом
Веселый мужчина с дредами делает селфи с молодыми мультикультурными друзьями, изолированными на апельсине
Красивый мужчина сидит рядом с веселой улыбающейся девушкой, держащей чашку на диване
Улыбающийся отец с рукой на бедре смотрит на сына, наносящего пену для бритья, стоя на стуле в ванной
Счастливая женщина держит на руках мальчика, украшая елку рядом с мужем
Позитивная женщина смотрит на мужа в камуфляжной форме рядом с дочерью с американским флагом дома
Вид сверху на мать, трогающую веселую маленькую дочь в подгузнике
Веселый мим, держащий связку черных шариков с гелием, изолированных на белом
Панорамный снимок счастливого ребенка, держащего пасхальный кулич, изолированный на желтом
Панорамный снимок мужчины со скрещенными пальцами, улыбающегося в камеру, изолированную на розовом
Веселая афроамериканка, использующая смартфон рядом с парнем и лабрадором на кухне утром изолированный на синем
Довольная девушка в шляпе ведьмы, обнимающая жуткий череп на улице, баннер
Задумчивая молодая женщина, держащая солнцезащитные очки и журнал, сидя в кресле на фиолетовом
Позитивная афро-американская женщина с положительным телом в оранжевом платье и серьгах-кольцах, изолированная на синем, баннер
Родитель-араб, указывающий на озеро рядом с детьми в парке, баннер
Улыбающийся азиатский пациент, держащий стакан воды рядом с размытым ноутбуком на больничной койке
Грустно Пенсионерка со сжатыми руками, изолированными на сером
Веселая молодая женщина смотрит в камеру и поет с расческой в ванной на размытом переднем плане
Веселый бородатый мужчина едет на велосипеде, держа мысленный пузырь, изолированный на белом
Улыбающиеся трое молодых друзей, держащих цифровые планшеты, изолированные на белом
Возбужденная женщина смотрит на одежду на полу в шкафу
Избирательный фокус молодого татуированного отца, держащего взволнованного младенца, сидящего на кровати
Растерянная женщина, использующая смартфон, сидя со скрещенными ногами на кровати
Счастливая афроамериканская мама и дочь смотрят друг на друга во время завтрака, баннер
Возбужденный мужчина сидит в шезлонге с коктейлем рядом с мультикультурными друзьями с бутылкой шампанского и ведром на розовом
Улыбающийся судья в судейской мантии сидит за столом и держит долларовые банкноты, изолированные на черном
Улыбающаяся межрасовая пара туристов, держащихся за руки, стоя в траве на холме
Счастливый афроамериканец, держащий розовые тюльпаны, изолированные на голубом, баннер
Портрет пожилой мужчина со сжатыми руками возле лица на сером фоне
Возбужденная молодая женщина с розовыми волосами в гарнитуре с поднятыми руками на синем фоне
Красивый мужчина сидит с веселой девушкой и держит чашку в спальне
Позитивный мужчина тренируется дома с размытым сыном-подростком в боксерских перчатках
Молодой охранник смешанной расы улыбается возле размытого лобби-бара в отеле
Удивленная брюнетка молодая женщина указывает на любовную открытку на розовом
Злая рыжая женщина трогает спутанные волосы и кричит изолированные на розовом
Улыбающийся бизнесмен смотрит в сторону изолированные на белом
Кудрявая афроамериканка обнимается с молодым бойфрендом и касается его подбородка
Панорамный снимок счастливой женщины, разговаривающей по смартфону возле велосипеда
Обескураженный католический священник показывает вопросительный жест, изолированный на желтом
Солдат в камуфляжной форме держит украинский флаг рядом с дочерью, изолированной на сером
Четыре счастливых мультикультурных школьника с рюкзаками бегут в солнечном парке поддержку более старых версий вашего веб-браузера, чтобы обеспечить безопасность пользовательских данных.