Enjeux des cultural analytics et sémiotique visuelle
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Enjeux des "cultural analyt ics” et sémiotique visuelle
Everardo REYES
Université Paris 8 / Lab. Paragraphe
Colloque “Analyser l’archive visuelle par l’image”
Organisateurs : M.G. Dondero, M. Hagelstein, T. Lenain, J. Portela
8 et 9 décembre 2016 | Université de Liège, Belgique
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Sémiotique des images
Méthodes
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• Méthode linguistique / Analyse des textes
• Méthode philosophique / Analyse du système
• Méthode expérimentale
• Analyse combinatoire
[ Sonesson, 1988, 1992 ]
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• Méthode linguistique / Analyse des textes
• Méthode philosophique / Analyse du système
• Méthode expérimentale
• Analyse combinatoire
• Méthode numérique / Analyse des données
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Plusieurs niveaux :
Quels aspects du numér ique ?
Dispositifs d’affichage et capture
Visualisations, représentations
Interfaces graphiques
Langages de programmation
Formats
Algorithmes
Structures de données
Types de données
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• Social Computing
• Digital Humanities
• Digital Studies
• Digital Methods
• { Platform, Software, Critical Code } Studies
• Cultural Analytics
Quelques init iat ives
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Apport méthodologique
Cultural Analytics
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• Curation de grandes collections de médias et données
• Utilisation des techniques en traitement d’image
• Méthodes d’analyse des sciences humaines
• Construction de nouvelles images et cartes analytiques
Cultural Analyt ics
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• Circuits de distribution : souvent artistiques
• Usage scientifique : manquent des projets en collaboration avec
des spécialistes du domaine
• Accessibilité : outils, modèles, méthodes encore instables
• Multiple médiations :
• Pas d’accès aux “tableaux” mais à des images
• Pas d’accès aux “données” mais aux interfaces
Quelques enjeux
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• Statistique bayésienne et géométrie euclidienne : formes graphiques
• Dimensionalité : réduction à espaces 2D
• Shape descriptors : extraction / description des formes
Approche quant itat ive
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Graphiques hybr ides, émergents
Image Plot
Image Montage
Image Histogram
Growing Entourage Plot
Image Cartesian 360 Transformations
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Image Plot : Paul Klee Viz E. Reyes, 2015, http://ereyes.net/kleeviz/
Blumen Mythos
Date
Saturation
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Image Montage : Visualize the Public Domain Brian Foo & NYPL Labs, 2016, http://publicdomain.nypl.org/pd-visualization/
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Image Histogram D. Crockett, 2016
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Slice Histogram D. Crockett, 2016
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Growing Entourage Plot D. Crockett, 2016
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Expériences et implémentations
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• Image Cartesian 360 Transformation
• Des espaces 2D ➜ 3D
• Analyse ➜ Synthèse
Expér iences implémentat ion
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Image Cartesian 360 Transformation E. Reyes, 2016
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3D Viz de couleurs selon le modèle RVB E. Reyes, 2016
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Visualisation 3D interactive http://ereyes.net/rothkoviz/rothkoviz.html
E. Reyes, 2016
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Segmentat ion des images
Analyse des compositions
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Exemples filtre motion blur
Google Nike Collection Plugin Simulation de filtres optiques
Adobe Photoshop
Exemples de filtres numériques
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Organisation de plages de Sans Titre de Rothko / Sonesson, 1994
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Shape Descr iptors
Form factor 4𝝅 area Perimeter2 4 PI * area /sqr (perimeter)
Roundness 4 area 𝝅 Max diameter2 4 * area / PI * sqr (major axis)
Compactness √4/𝝅 area Max Diameter sqrt ( (4/pi) * area) / major axis
Aspect Ratio Max dimension Min dimension major axis / minor axis
[ Russ, 2011:600 ] ImageJ
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Mult iples dimensions
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Principal Component Analysis Plot Réduction de 56 propriétés visuelles à 2D
E. Reyes, 2016
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Principal Component Analysis Plot Réduction de 56 propriétés visuelles à 2D
E. Reyes, 2016
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Shape descriptors et Deep learning https://www.nextrembrandt.com/
ING, Microsoft, 2016
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Shape descriptors et Deep learning https://artsexperiments.withgoogle.com/
Google Arts & Culture, 2016
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[ Blanciak, 2008 ]
Grammaires de formes
[ Kirsch & Kirsch, 1986 ]
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Descriptions des tableaux de Rothko, 1949-1970
Pour une implémentation avec des
langages web
E. Reyes, 2016
Description of shape
relationships: inclusion,
proximity/repulsion, framing,
width-height, blurriness, area
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Images générées selon le style de Rothko Simulateur pour méthodes expérimentales
E. Reyes, 2016
![Page 34: Enjeux des cultural analytics et sémiotique visuelle](https://reader036.fdocument.pub/reader036/viewer/2022062503/586f75ec1a28ab10258b627b/html5/thumbnails/34.jpg)
• “Sémiotiser” des interfaces et des nouvelles images
• Aller aux sources du sens des la description numérique
• Créer, expérimenter, questionner les modèles
Méthode numér ique
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Merci de votre attentionEverardo REYES
Université Paris 8 / Lab. Paragraphe
ereyes.net