A Study on Color Emotion Mapping and Character Matching in Animated Films Based on Fuzzy Logic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the most intuitive visual phenomenon of animated films, color has emotional characteristics that are closely related to the viewers' emotional experience.From the perspective of chromaticity and psychology, we explain the method of color emotion quantification, calculate the fuzzy affiliation degree and grey correlation degree for the uncertainty and fuzziness between color and emotion mapping, put forward the method of fuzzy grey correlation for emotion mapping in animated movies, and carry out the experiment of color emotion mapping in animated movies.Through the experiment, it is found that the character color schemes of warm, cold and neutral colors are suitable for the design of character color emotion experience in animated movies.Taking the animated film "Ne Zha: The Descent of the Magic Boy" as the research object, the correlation between color emotion mapping and character matching is further explored.Most of the H-value color blocks in Ne Zha are distributed between 0-60, which indicates warm and neutral tones, and the distribution of S-value and V-value color blocks shows a clear trend of decreasing color saturation, while the overall luminance remains basically stable.The whole film takes the proportion of red, blue, color purity changes and other aspects of color design to achieve the position of the characters, the character of the transformation of the transformation of the matching and implied.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle