Présentation au 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
Intégration des TICE dans l'enseignement de la Physique-Chimie.pptx
Enjeux des cultural analytics et sémiotique visuelle
1. Enjeux des "cultural analytics”
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
3. • Méthode linguistique / Analyse des textes
• Méthode philosophique / Analyse du système
• Méthode expérimentale
• Analyse combinatoire
[ Sonesson, 1988, 1992 ]
4. • Méthode linguistique / Analyse des textes
• Méthode philosophique / Analyse du système
• Méthode expérimentale
• Analyse combinatoire
• Méthode numérique / Analyse des données
5. Plusieurs niveaux :
Quels aspects du numérique ?
Dispositifs d’affichage et capture
Visualisations, représentations
Interfaces graphiques
Langages de programmation
Formats
Algorithmes
Structures de données
Types de données
6. • Social Computing
• Digital Humanities
• Digital Studies
• Digital Methods
• { Platform, Software, Critical Code } Studies
• Cultural Analytics
Quelques initiatives
8. • 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 Analytics
9. • 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
10. • Statistique bayésienne et géométrie euclidienne : formes graphiques
• Dimensionalité : réduction à espaces 2D
• Shape descriptors : extraction / description des formes
Approche quantitative
25. Shape Descriptors
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
29. Shape descriptors et Deep learning
https://www.nextrembrandt.com/
ING, Microsoft, 2016
30. Shape descriptors et Deep learning
https://artsexperiments.withgoogle.com/
Google Arts & Culture, 2016
31. [ Blanciak, 2008 ]
Grammaires de formes
[ Kirsch & Kirsch, 1986 ]
32. 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
33. Images générées selon le style de Rothko
Simulateur pour méthodes expérimentales
E. Reyes, 2016
34. • “Sémiotiser” des interfaces et des nouvelles images
• Aller aux sources du sens des la description numérique
• Créer, expérimenter, questionner les modèles
Méthode numérique
35. Merci de votre attention
Everardo REYES
Université Paris 8 / Lab. Paragraphe
ereyes.net