Имидж и его влияние на восприятие человека: Как имидж влияет на восприятие человека

Как имидж влияет на восприятие человека

Как имидж влияет на восприятие человека

У каждого человека есть свой имидж, созданный осознанно или неосознаваемый. Как он влияет на отношения с другими людьми? Для начала вспомним, что такое имидж. Имидж — это образ или отражение, именно так переводится это английское слово. Другими словами, это впечатление, которое человек производит на окружающих. Есть определённое представление о том, каким должен быть учитель, врач, руководитель, рокер, артист или политик. Большинство людей ожидают, что человек, имеющий определённое занятие или должность должен соответствовать сложившемуся в обществе представлению о них или имиджу.

                   

Для того, чтобы понравиться интересующей вас группе людей, нужно быть максимально похожими на них. В этом случае вас примут как своего и вы сможете вызвать доверие. Не случайно различные неформальные объединения имеют свои атрибуты в одежде, манере поведения и свой сленг. По этим же признакам вас отнесут к той или иной социальной группе или профессии.

Реклама также использует эти стереотипы. Например, лекарства всегда рекламируют “специалисты” в белых халатах.

Своё представление о вас окружающие составляют ещё до того, как вы начнёте говорить — по вашей внешности и манере одеваться. Правильно подобранный имидж поможет при устройстве на работу, знакомстве, создании своего бизнеса и ведении переговоров. Поэтому внешний образ, то впечатление, которое вы производите на других — важная составляющая успешности.

Чтобы правильно сформировать необходимый имидж, надо знать из чего он состоит:

1. Внешний вид. Он без слов говорит о возможной профессиональной деятельности, финансовом положении, статусе в обществе, характере и о многом другом. Внешний облик формируют не только одежда и обувь, но и причёска, осанка, у женщин макияж и украшения. Для делового стиля характерными отличительными чертами являются практичность, удобство, строгие линии.
2. Речь. Сюда относятся интонация, тембр голоса, словарный запас. В деловом мире ценится умение говорить убедительно, чётко, понятным образом излагать свою точку зрения, приводить аргументированные логичные доводы.
3. Манера поведения. Она говорит об уровне воспитания и культуре человека. Деловые люди внушают уважение, когда они держатся уверенно, но без наглости. Суетливость и нервозность не приветствуется.
4. Вещи. К их выбору надо подходить очень тщательно. Они рассказывают о своём владельце больше, чем скажет о себе он сам. Окружающие человека предметы являются продолжением его имиджа. Поэтому часы, ручка, зонтик, телефон, ноутбук и т.д. должны быть солидными и хорошего качества. Элементами имиджа являются и дизайн кабинета, и престижность района, в котором находится офис.
5. Окружение. Выбор круга общения, включая страницы в социальных сетях, также оказывает влияние на ваш имидж. Не случайно существует поговорка: скажи мне кто твой друг, и я скажу кто ты.

Все составляющие имиджа должны гармонично сочетаться. В этом случае можно говорить, что у человека есть свой стиль. Для того, чтобы выглядеть естественно, внешний облик и манера поведения должны соответствовать друг другу. Их несозвучность всегда бросается в глаза и вызывает ощущение лживости и лицемерия. Только единство внешнего и внутреннего мира вызывают расположение людей и их доверие. Невозможно производить впечатление уверенного в себе человека, будучи робким и несмелым. Работа над созданием своего имиджа начинается с работы над собой. Создание правильного образа поможет в любых аспектах вашей жизни.

Елена Петкун

 

 

Как имидж влияет на восприятие человека

С детства мама, чтобы убедить нас одеваться более аккуратно, говорила: «Встречают по одежке, провожают по уму». Конечно, это могло показаться слишком занудным, однако в этом есть доля правды, особенно в более зрелом возрасте. Одежда оставляет неизгладимое впечатление на сверстников и старшее поколение. Появление на собеседовании или на работе в мятой или грязной одежде не поможет укрепить свой статус или получить работу. Соответственно, правильно подобранный имидж может помочь продвинуться по должности и заслужить доверие работодателя и подчиненных.

О всех тонкостях воздействия одежды на карьеру, — рассказывает Royal Cheese.

Уверенность в себе

Для начала стоит прояснить, что одежда не всегда является показателем внутреннего мира, характера, принципов или моральных устоев. Человек, одевающийся преимущественно в черный цвет, необязательно будет хмурым, неприветливым или безэмоциональным, а в яркое — не всегда взбалмошным и жизнерадостным. Однако мы все же живем в корпоративном, офисном мире, в котором иногда стоит идти на поводу у системы и давать то, что она хочет. Имидж может действовать на пользу при правильном подходе.

Этот момент доказали различные исследования. То, что человек носит на работе, влияет не только на то, как его будут воспринимать окружающие, но и на то, как хорошо или плохо выполняются поставленные задачи. Специалисты говорят:

«Формальность одежды влияет на то, как другие воспринимают человека и как люди воспринимают сами себя, а также на принятие важных решений в рабочей среде»

Разные типы одежды имеют разные преимущества в зависимости от символического значения, с которым человек ассоциирует свой образ. Например, повседневная или более неформальная одежда предоставляет комфорт и свободу. Иллюстрацию этому можно увидеть в исследовании, которое провел профессор Хартфордширского университета. Студентам были выданы футболки с Суперменом, они описывали появившееся чувство превосходства. Так, ученые предположили, что люди часто становятся тем, что они носят.

Более того, вместе с правильным имиджем появляется уверенность и стимуляция умственных способностей. Ученые с помощью эксперимента показали, что у правильно одетого человека повышалась эффективность и работоспособность. Они одели 50% учеников в халаты, принадлежащие лаборатории, а оставшихся в обычную, повседневную одежду, после чего дали специальный тест. Первые решили намного больше вторых. В следующем опыте специалисты дали халаты во время выполнения задания абсолютно всем участникам. Однако они отличались по своей сути, части была выделена одежда для художников, а другой — для врачей. Удивительно, но «творческие» люди дали больше неправильных ответов.

Так, ученые пришли к выводу, что конкретная одежда помогает проявить свой интеллектуальный потенциал на более высоком уровне. Другими словами, речь идет не столько об одежде, сколько о ее символическом значении. Как будто человек перенимает энергию, что повышает производительность и эффективность.

Продвижение по должности

Тому, кто работает в компании и хочет начать свой путь продвижения по должности, специалисты OfficeTeam советуют начать с одежды. Согласно опросу 80% менеджеров и начальников в первую очередь смотрят на внешний вид сотрудников и считают его одним из основных показателей. Профессиональная и строгая одежда укрепляет уровень доверия, а также подготавливает коллег к будущей роли.

Речь идет не только об официальных костюмах, поскольку все больше офисов отходят от этой концепции, имеется в виду вполне повседневная одежда, но нейтральных цветов и фасонов. В конце концов, всегда следует прислушиваться и следовать политике компании, например, модные дома имеют один дресс-код, а юридические фирмы — другой.

Однако даже среди исследователей разнятся мнения и результаты. Гарвардская школа бизнеса говорит о совершенно другой модели воздействия. Социологи уверены, что отклонение от общепринятого дресс-кода порой положительно воздействует на карьеру. Дело в том, что некоторые руководители воспринимают этот жест как проявление автономии, независимости и контроля над собой и ситуацией. Конечно, мы не говорим о спортивных штанах в офисе, скорее о кроссовках, сочетающихся с классическим костюмом.

В конце концов, все зависит от компании. Если она дает больше свободы, то значительная часть сотрудников непременно постараются выйти за эти нормы. В том случае, если они на постоянной основе предоставлены себе, дела превращаются в повседневность, а рабочая часть постепенно забывается.

Миллениалы меняют правила игры

По мере того, как молодое поколение постепенно поднимается по карьерной лестнице и захватывает новые и старые рабочие пространства, все больше компаний переходят на неформальный стиль. Выбор делового кэжуала как культурного символа вполне объясним, сотрудникам легче выполнять свою работу с расстегнутым воротником рубашки, а не заключенным в тиски галстука.

Элизабет Гордон в своей книге «Шикарный предприниматель» говорит, что эта тенденция — результат повсеместного изменения демографии на рабочих местах и активного перехода жизни в виртуальную среду. Бэби-бумеры, одетые в строгие костюмы, покидают корпоративный мир. Молодое поколение, выросшее преимущественно в Интернете, опирается на своих сверстников, которые появляются на видео в шортах и небрежных футболках, и все равно зарабатывают миллионы.

Офисы постепенно становятся проще, ярче и менее строгими, а работники успешно дополняют этот образ. Конечно, это не значит, что деловые костюмы стоит выбросить, поскольку всегда есть вероятность встречи с потенциальным клиентом старшего поколения.

Более глубокий взгляд на зрительное восприятие изображений человеком

1. «>

   Сунь Р., Лянь З., Тан И, Сяо Дж. Эстетическая визуальная оценка качества китайского почерка. В: Двадцать четвертая Международная совместная конференция по искусственному интеллекту. 2015.

2. Маджумдар А., Кришнан П., Джавахар К. Визуально-эстетический анализ изображений рукописных документов. В: 15-я Международная конференция по границам в распознавании рукописного ввода (ICFHR), 2016 г., IEEE. 2016; п. 423–428.

3. Адак, К., Чаудхури, Б.Б., Блуменштейн, М.: Разборчивость и эстетический анализ почерка. В: 2017 14-я Международная конференция IAPR по анализу и распознаванию документов (ICDAR). Том 1., IEEE (2017) 175–182.

4. Лю Ю, Гу З, Ко ТХ. Прогнозирование интереса СМИ с помощью предвзятого дискриминантного встраивания и контролируемой множественной регрессии. В: МедиаЭвал. 2017.

5. Маркант Г., Демарти К., Шамаре К., Сиро Дж., Шевалье Л. Прогнозирование интересности и его применение к иммерсивному контенту. Опубликовано: Международная конференция по индексированию мультимедиа на основе контента (CBMI), 2018 г., IEEE. 2018; п. 1–6.

6. Де Херинг А., Хутуйс С., Россион Б. Целостная обработка лица становится зрелой в возрасте 4 лет: свидетельство эффекта составного лица. J Exp Детская психология. 2007;96(1):57–70.

   Google ученый

7. Ke Y, Tang X, Jing F. Разработка функций высокого уровня для оценки качества фотографий. В: ЦВПР. Том 1., IEEE. 2006 г.; п. 419–426.

8. Рой Х., Ямасаки Т., Хашимото Т. Прогнозирование эстетики изображения с использованием объектов в сцене. В: Материалы Международного совместного семинара 2018 года по анализу мультимедийных произведений искусства и вычислению привлекательности в мультимедиа, ACM. 2018; п. 14–19.

9. Махайдик Дж., Хэнбери А. Классификация аффективных изображений с использованием признаков, вдохновленных психологией и теорией искусства. В: Мультимедиа ACM, ACM. 2010 г.; п. 83–92.

10. Борт Д., Джи Р., Чен Т., Брейэл Т., Чанг С.Ф. Крупномасштабная онтология визуальных настроений и детекторы с использованием пар прилагательных существительных. В: Мультимедиа ACM. 2013; п. 223–232.

11. Сонг К., Яо Т., Линг К., Мэй Т. Повышение качества анализа тональности изображения с помощью визуального внимания. Нейрокомпьютинг. 2018; 312: 218–28.

    Google ученый

12. Хосла А., Раджу А.С., Торралба А., Олива А. Понимание и прогнозирование запоминаемости изображений в больших масштабах. В: ICCV. 2015.

13. Jing P, Su Y, Nie L, Gu H, Liu J, Wang M. Структура совместной низкоранговой и разреженной регрессии для прогнозирования запоминаемости изображений. В: IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2018.

14. Zhu JY, Kr¨ahenb¨uhl P, Shechtman E, Efros.

    Изучение дискриминативной модели восприятия реализма в составных изображениях. Препринт arXiv arXiv: 1510.00477 2015.

15. Джоу Б., Чен Т., Паппас Н., Реди М., Топкара М., Чанг С.Ф. Визуальный эффект во всем мире: крупномасштабная многоязычная онтология визуальных настроений. В: Материалы 23-й ежегодной конференции ACM по мультимедийной конференции, ACM. 2015 г.; п. 159–168.

16. Сержент Дж. Исследование компонентных и конфигурационных процессов, лежащих в основе восприятия лица. Бр Дж Психол. 1984;75(2):221–42.

    Google ученый

17. Шванингер А., Лобмайер Дж. С., Уоллрейвен С., Коллишоу С. Два пути к восприятию лица: данные психофизики и компьютерного моделирования. когнитивные науки. 2009;33(8):1413–40.

    Google ученый

18. Тан С. На пути к единой учетной записи обработки лиц (и, возможно, объектов). Кандидатская диссертация, Массачусетский технологический институт (2012 г.).

19. Маффей Л., Фиорентини А. Зрительная кора как анализатор пространственной частоты. Вис Рез. 1973;13(7):1255–67.

    Google ученый

20. Де Валуа Р.Л., Альбрехт Д.Г., Торелл Л.Г. Пространственная частотная избирательность клеток зрительной коры макака. Вис Рез. 1982;22(5):545–59.

    Google ученый

21. Бек Дж., Саттер А., Иври Р. Пространственные частотные каналы и перцептивная группировка при разделении текстур. Процесс обработки графических изображений CompVis. 1987;37(2):299–325.

    Google ученый

22. Кэмпбелл Ф., Маффей Л. Влияние пространственной частоты и контраста на восприятие движущихся моделей. Вис Рез. 1981;21(5):713–21.

    Google ученый

23. «>

    Мур Р.С., Стаммерйохан К.А., Коултер Р.А. Конгруэнтность контекста баннера рекламодателя и веб-сайта и влияние цвета на внимание и отношение. J Реклама. 2005;34(2):71–84.

    Google ученый

24. Li X. Анализ применения и эффекта цвета в рекламе в новых медиа. В: 7-я Международная конференция по менеджменту, образованию, информации и контролю (MEICI 2017), Atlantis Press. 2017.

25. Изола П., Сяо Дж., Парих Д., Торралба А., Олива. Что делает фотографию запоминающейся? Анализ шаблонов и машинный интеллект. IEEE транс. 2014;36(7):1469–82.

    Google ученый

26. Датта, Р., Ли, Дж., Ван, Дж. З.: Алгоритмический вывод эстетики и эмоций в естественных изображениях: экспозиция. В: ICIP, IEEE (2008) 105–108.

27. Wu Y, Bauckhage C, Thurau C: Хорошее, плохое и уродливое: предсказание эстетических ярлыков для изображений. В: Распознавание образов (ICPR), 20-я Международная конференция IEEE, 2010 г. 2010 г.; п. 1586–1589 гг.

28. Гигли М., Грабнер Х., Рименшнайдер Х., Натер Ф., Гул Л.В. Интересность образов. В: ICCV, IEEE. 2013; п. 1633–1640 гг.

29. Хосла А., Дас Сарма А., Хамид Р. Что делает изображение популярным? В: Материалы 23-й международной конференции по Всемирной паутине, Руководящий комитет международных конференций по всемирной паутине. 2014; п. 867–876.

30. Лалонд Дж., Эфрос А. Использование цветовой совместимости для оценки реалистичности изображения. В: ICCV. 2007.

31. Fan S, Ng TT, Herberg JS, Koenig BL, Tan CYC, Wang R. Автоматическая оценка визуального реализма изображения на основе человеческого познания. В: CVPR, IEEE. 2014; п. 4201–4208.

32. Lu X, Suryanarayan P, Adams Jr, RB, Li J, Newman MG, Wang JZ. О форме и вычислимости эмоций. В: Материалы 20-й международной конференции ACM по мультимедиа, ACM. 2012 г.; п. 229–238.

33. Ян Дж., Ше Д., Лай Ю.К., Розин П.Л., Ян М.Х. Слабо контролируемые связанные сети для визуального анализа настроений. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2018; п. 7584–7592.

34. Дубей Р., Петерсон Дж., Хосла А., Ян М.Х., Ганем. Что делает объект запоминающимся? В: Труды Международной конференции IEEE по компьютерному зрению. (2015) 1089–1097.

35. Чен Т., Борт Д., Даррелл Т., Чанг С.Ф. Deepsentibank: классификация концепций визуальных настроений с помощью глубоких сверточных нейронных сетей. Препринт arXiv arXiv: 1410.8586 2014.

36. Атнив Ф. Некоторые информационные аспекты зрительного восприятия. Psychol Rev. 1954; 61 (3): 183.

    Google ученый

37. «>

    Гордон И.Э. Теории зрительного восприятия. Хоув: Психологическая пресса; 2004.

    Google ученый

38. Родс Г. Эволюционная психология красоты лица. Анну Рев Психол. 2006; 57: 199–226.

    Google ученый

39. Вагеманс Дж., Элдер Дж. Х., Кубови М., Палмер С. Е., Петерсон М. А., Сингх М., фон дер Хейдт Р. Век гештальт-психологии в визуальном восприятии: I. перцептивная группировка и организация фигура-фон. Психологический бык. 2012;138(6):1172.

    Google ученый

40. Брюс В., Янг А.В. Восприятие лица. Хоув: Психологическая пресса; 2012.

    Google ученый

41. Танака Дж., Готье И. Экспертиза в области распознавания объектов и лиц. Психологическое обучение Мотив. 1997;36:83–125.

    Google ученый

42. «>

    Олива А., Торральба А. Моделирование формы сцены: целостное представление пространственной оболочки. Int J Comput Vis. 2001;42(3):145–75.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

43. Петерсон М.А., Родс Г. Восприятие лиц, объектов и сцен: аналитические и целостные процессы. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета; 2003.

    Google ученый

44. Rhodes G, Byatt G, Michie PT, Puce A. Является ли веретенообразная область лица специализированной для лиц, индивидуации или экспертной индивидуации? J Cognit Neurosci. 2004;16(2):189–203.

    Google ученый

45. Даугман Дж.Г. Соотношение неопределенностей для разрешения в пространстве, пространственной частоты и ориентации оптимизировано с помощью двумерных визуальных кортикальных фильтров. ХОСА А. 1985; 2(7):1160–9.

    Google ученый

46. Де Валуа Р.Л., Де Валуа К.К. Пространственное видение. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета; 1990.

    Google ученый

47. Харрис КС. Визуальное кодирование и адаптивность. Хоув: Психологическая пресса; 2014.

    Google ученый

48. Тамура Х., Мори С., Ямаваки Т. Особенности текстуры, соответствующие зрительному восприятию. IEEE Transa Syst Man Cybern. 1978;8(6):460–73.

    Google ученый

49. Ватт Р. Сканирование от грубого до мелкого пространственного масштаба в зрительной системе человека после появления стимула. ХОСА А. 1987;4(10):2006–21.

    Google ученый

50. Бар М., Кассам К. С., Гуман А.С., Бошян Дж., Шмид А.М., Дейл А.М., Хамаляйнен М.С., Маринкович К., Шактер Д.Л., Розен Б.Р., и другие. Нисходящее облегчение визуального распознавания. Proc Natl Acad Sci USA. 2006;103(2):449–54.

    Google ученый

51. Hussein A, Boix X, Poggio T. Обучение нейронных сетей распознаванию объектов с использованием размытых изображений. В: Тезисы маршевого собрания APS. Том 2019. 2019; п. Г70.012. https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2019APS..MARG70012H.

52. Джадд Т., Дюран Ф., Торральба А. Фиксации на изображениях с низким разрешением. Дж. Вис. 2011;11(4):14–14.

    Google ученый

53. Рёрбайн Ф., Годдард П., Шнайдер М., Джеймс Г., Го К. Как шум изображения влияет на фактическое и прогнозируемое распределение человеческого взгляда при оценке качества изображения? Вис Рез. 2015; 112:11–25.

    Google ученый

54. «>

    Познер М.И., Петерсен С.Е. Система внимания человеческого мозга. Технический отчет, документ DTIC. 1989

55. Чун ММ. Контекстная подсказка визуального внимания. Тенденции Cognit Sci. 2000;4(5):170–8.

    Google ученый

56. Лэнг П.Дж., Брэдли М.М. Международная система аффективных образов (IAS) в изучении эмоций и внимания. В: Справочник по выявлению и оценке эмоций, том 29. Новое. Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета; 2007.

    Google ученый

57. Фань С., Шэнь З., Цзян М., Кениг Б.Л., Сюй Дж., Канканхалли М.С., Чжао К. Эмоциональное внимание: исследование чувства изображения и визуального внимания. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2018; п. 7521–7531.

58. Кордел М., Фан С., Шен З., Канканхалли М.С. Эмоциональное человеческое внимание. В: Труды конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2019.

59. Вонг Л.К., Лоу К.Л. Предсказание класса эстетики изображения с повышенной значимостью. В: 2009 16-я Международная конференция IEEE по обработке изображений (ICIP), IEEE. 2009 г.; п. 997–1000.

60. Хосла А., Сяо Дж., Торралба А., Олива А. Запоминаемость областей изображения. В: Достижения в нейронных системах обработки информации. 2012 г.; п. 296–304.

61. Манкас М., Ле Мер О. Запоминаемость природных сцен: роль внимания. В: 2013 Международная конференция IEEE по обработке изображений, IEEE. 2013; п. 196–200.

62. Файтл Дж., Аргириу В., Монекоссо Д., Реманьино П. Амнет: оценка запоминаемости с вниманием. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2018; п. 6363–6372.

63. Паолаччи Г., Чендлер Дж., Ипейротис П. Проведение экспериментов на механическом турке Amazon. Принятие решений. 2010;5(5):411–9..

    Google ученый

64. Фан С., Цзян М., Шен З., Кениг Б.Л., Канканхалли М.С., Чжао К. Роль визуального внимания в прогнозировании настроений. В: Материалы 25-й международной конференции ACM по мультимедиа, ACM, 2017; п. 217–225.

65. Huang X, Shen C, Boix X, Zhao Q. Salicon: уменьшение семантического разрыва в предсказании значимости путем адаптации глубоких нейронных сетей. В: Международная конференция IEEE по компьютерному зрению (ICCV). 2015.

66. Рассел Б.К., Торральба А., Мерфи К.П., Фримен В.Т. Labelme: база данных и веб-инструмент для аннотирования изображений. Int J Comput Vis. 2008;77(1–3):157–73.

    Google ученый

67. Янг А., Хеллауэлл Д., Хэй Д. Информация о конфигурации при восприятии лица. Восприятие. 1987;16(6):747–59.

    Google ученый

68. Гоффо В., Россион Б. Лица «пространственны» — целостное восприятие лица поддерживается низкими пространственными частотами. J Exp Psychol Hum Percept Perform. 2006;32(4):1023.

    Google ученый

69. Олива А., Торральба А., Шинс П.Г. Гибридные изображения. В: ACM Transactions on Graphics (TOG), том 25, ACM. 2006 г.; п. 527–532.

70. Шинс П.Г., Олива А. Доктор гнев и мистер улыбка: при категоризации гибко модифицируется восприятие лиц в быстрых визуальных представлениях. Познание. 1999;69(3):243–65.

    Google ученый

71. Аллахбахш М., Бенаталлах Б., Игнятович А., Мотахари-Нежад Х.Р., Бертино Э., Дуддар С. Контроль качества в краудсорсинговых системах: проблемы и направления. Интернет-вычисления IEEE. 2013;17(2):76–81.

    Google ученый

72. Ma X, Hancock JT, Mingjie KL, Naaman M. Самораскрытие и предполагаемая надежность профилей хозяев airbnb. В: CSCW. 2017; п. 2397–2409.

73. Rodríguez-Pardo C, Bilen H. Индивидуальная эстетика с остаточными адаптерами. В: Моралес А., Фьеррес Х., Санчес Х.С., Рибейро Б., редакторы. Распознавание образов и анализ изображений. Чам: Спрингер. 2019; п. 508–520. ISBN 978-3-030-31332-6.

    Google ученый

74. Пардо А., Йованович Дж., Доусон С., Гашевич Д., Мирриахи Н. Использование аналитики обучения для масштабирования предоставления персонализированной обратной связи. Br J Educ Technol. 2019;50(1):128–38.

    Google ученый

75. Крефт И.Г., Крефт И., де Леу Дж. Введение в многоуровневое моделирование. Ньюкасл-апон-Тайн: Сейдж; 1998.

    Google ученый

76. Weiss NA, Weiss CA. Вводная статистика. Лондон: Pearson Education USA; 2012.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

77. Вальдес П., Меграбян А. Влияние цвета на эмоции. J Exp Psychol Gen. 1994; 123 (4): 394.

    Google ученый

78. Соколова М.В., Фернандес-Кабальеро А., Рос Л., Латорре Дж.М., Серрано Дж.П. Оценка предпочтения цвета для регуляции эмоций. В кн.: Искусственные вычисления в биологии и медицине. Спрингер. 2015 г.; п. 479–487.

79. Датта Р., Джоши Д., Ли Дж., Ван Дж.З. Изучение эстетики в фотографических изображениях с использованием вычислительного подхода. In: Европейская конференция по компьютерному зрению. Берлин, Гейдельберг: Springer; 2006. с. 288–301.

    Google ученый

80. «>

    Мошаген М, Тильш МТ. Факты визуальной эстетики. Int J Hum Comput Stud. 2010;68(10):689–709.

    Google ученый

81. Валентайн Т. Единый отчет о влиянии отличительности, инверсии и расы на распознавание лиц. Q J Exp Psychol Sect A. 1991; 43 (2): 161–204.

    Google ученый

82. Фарах М.Дж., Танака Дж.В., Дрин Х.М. Что вызывает эффект инверсии лица? J Exp Psychol Hum Percept Perform. 1995;21(3):628.

    Google ученый

83. Delplanque S, Ndiaye K, Scherer K, Grandjean D. Пространственные частоты или эмоциональные эффекты?: систематическая мера пространственных частот для изображений iaps с помощью дискретного вейвлет-анализа. J Neurosci Методы. 2007;165(1):144–50.

    Google ученый

84. Лэнг П. Дж., Брэдли М.М., Катберт Б.Н. Эмоции, внимание и рефлекс испуга. Psychol Rev. 1990;97(3):377.

    Google ученый

85. Уэллс А., Мэтьюз Г. Внимание и эмоции. Лондон: ЛЕА; 1994.

    Google ученый

86. Итти Л., Кох С., Нибур Э. Модель визуального внимания на основе заметности для быстрого анализа сцены. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1998;11:1254–1259.

    Google ученый

87. Ризенхубер М., Поджио Т. Иерархические модели распознавания объектов в коре головного мозга. Нат Нейроски. 1999;2(11):1019–25.

    Google ученый

88. Россион Б, Готье И. Как мозг обрабатывает прямые и перевернутые лица? Behav Cognit Neurosci Rev. 2002; 1 (1): 63–75.

    Google ученый

89. «>

    Gomes CF, Brainerd CJ, Stein LM. Влияние эмоциональной валентности и возбуждения на воспоминание и невоспоминание. J Exp Psychol Learn Mem Cognit. 2013;39(3):663.

    Google ученый

90. Поджио Т., Джироси Ф. Сети для приближения и обучения. Процедура IEEE. 1990;78(9):1481–97.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

91. Gauthier I, Tarr M, et al. Стать экспертом по Greeble: изучение механизмов распознавания лиц. Вис Рез. 1997; 37 (12): 1673–82.

    Google ученый

92. Вонг Ю.К., Фолштейн Дж.Р., Готье И. Природа опыта определяет репрезентации объектов в зрительной системе. J Exp Psychol Gener. 2012;141(4):682.

    Google ученый

93. Кокс Д., Пинто Н. Помимо простых функций: крупномасштабный подход к поиску функций для неограниченного распознавания лиц. В: Автоматическое распознавание лиц и жестов и семинары (FG 2011), Международная конференция IEEE 2011 г., IEEE, 2011 г., стр. 8–15.

94. Изола П., Сяо Дж., Торральба А., Олива А. Что делает изображение запоминающимся? В: Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), Конференция IEEE 2011 г., IEEE, 2011 г., стр. 145–152.

95. Сяо Дж., Хейс Дж., Эхингер К.А., Олива А., Торральба А. База данных Sun: крупномасштабное распознавание сцен от аббатства до зоопарка. В: Компьютерное зрение и распознавание образов (CVPR), конференция IEEE 2010 г., IEEE, 2010 г., стр. 3485–3492.

96. Олива А., Торральба А. Построение сути сцены: роль глобальных признаков изображения в распознавании. Прог Мозг Res. 2006; 155: 23–36.

    Google ученый

97. Далал, Н., Триггс, Б.: Гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения человека. В: CVPR, том 1, IEEE, 2005; стр. 886–893.

98. Фельзенсвалб П.Ф., Гиршик Р.Б., Макаллестер Д., Раманан Д. Обнаружение объектов с помощью моделей на основе частей, обученных с помощью различения. ТПАМИ. 2010;32(9):1627–45.

    Google ученый

99. Li LJ, Su H, Fei-Fei L, Xing EP. Банк объектов: высокоуровневое представление изображений для классификации сцен и разрежения семантических признаков. В: Достижения в нейронных системах обработки информации. 2010 г.; стр. 1378–1386.

100. Лю Т., Юань З., Сунь Дж., Ван Дж., Чжэн Н., Тан Х., Шум Х.И. Учимся различать заметный объект. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 2011;33(2):353–67.

     Google ученый

101. Сривастава А., Ли А.Б., Симончелли Э.П., Чжу С.К. Об успехах статистического моделирования природных изображений. J Math Imaging Vis. 2003;18(1):17–33.

     MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

102. Чанг Си, Лин СиДжей. Libsvm: библиотека для машин опорных векторов. ACM Trans Intel Syst Technol (TIST). 2011;2(3):27.

     Google ученый

103. Ланг, П.Дж., Брэдли, М.М., Катберт, Б.Н.: Международная система аффективных изображений (iaps): рейтинги аффективных изображений и руководство по эксплуатации. Технический отчет А-8 (2008 г.).

104. Микелс Дж.А., Фредриксон Б.Л., Ларкин Г.Р., Линдберг К.М., Маглио С.Дж., Рейтер-Лоренц П.А. Данные об эмоциональных категориях изображений из международной системы аффективных изображений. Методы поведения Res. 2005;37(4):626–30.

     Google ученый

105. Хуан Г., Лю З., Ван дер Маатен Л., Вайнбергер К.К. Плотносвязные сверточные сети. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. 2017; стр. 4700–4708.

106. Русаковский О., Дэн Дж., Су Х., Краузе Дж., Сатиш С., Ма С., Хуанг З., Карпати А., Хосла А., Бернштейн М. и др. Крупномасштабная задача визуального распознавания Imagenet. Int J Comput Vis. 2015;115(3):211–52.

     MathSciNet Google ученый

107. Шолле Ф. Керас. Репозиторий GitHub. 2015.

108. Абади М., Агарвал А., Бархам П., Бревдо Э., Чен З., Ситро С., Коррадо Г.С., Дин А.Д.Джеффри, Девин М., Гемават С., Гудфеллоу И., Харп А., Ирвинг Г., Исард М., Йозефович Ю.Дж.Р. , Кайзер Л., Кудлур М., Левенберг Дж., Мане Д., Монга Р., Мур С., Ола Д.М.К., Шустер М., Шленс Дж., Штайнер Б., Суцкевер И., Талвар К., Такер П., Васудеван В.В.В., Виегас Ф., Виньялс О., Уорден П., Ваттенберг М., Вике М., Юань Ю., Сяоцян З. Tensorflow: крупномасштабное машинное обучение в гетерогенных распределенных системах. 2016. Препринт arXiv arXiv: 1603.04467.

109. Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г.Е. Классификация Imagenet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей. В: Pereira F, Burges CJC, Bottou L, Weinberger KQ, редакторы. Достижения в области нейронных систем обработки информации, том. 25. Ред Хук: Curran Associates Inc.; 2012. с. 1097–105.

     Google ученый

110. Рок И., Палмер С. Наследие гештальт-психологии. наук Ам. 1990;263(6):84–91.

     Google ученый

111. Сабур С., Фросс Н., Хинтон Г.Э. Капсулы Matrix с em роутингом. В: 6th International Conference on Learning Representations, ICLR, 2018.

112. Arend L, Han Y, Schrimpf M, Bashvan P, Kar K, Poggio T, DiCarlo JJ, Boix X. Отдельные единицы в глубокой нейронной сети функционально соответствуют с нейронами в головном мозге: предварительные результаты. Технический отчет, Центр мозгов, разума и машин (CBMM) (2018).

Скачать ссылки

Как влиять на восприятие и поведение с помощью изображений и медиа

«Каждый день мы пытаемся понять мир» — Марита Стуркен.

Способность использовать силу истории для влияния на восприятие и изменение поведения требует более глубокого понимания человеческой системы и историй, которые люди рассказывают о себе — «систем убеждений» — в отношении продукта, услуги и/или проблемы. Измените свои убеждения, и мир буквально изменится для этих людей.

Таким образом, изменение поведения является скорее физическим, чем психологическим — поймите, что влияет на состояние ума аудитории (то есть, что формирует их историю), и вы начнете понимать, как задействовать их нервную систему, чтобы изменения закрепились.

Наше поведение формируется нашими историями, которые мы создаем на основе того, как воспринимаем мир — сознательно или нет. Все наши чувства — это рецепторы, которые стимулируют наши способности создавать истории, чтобы мы могли понять мир. Один из которых — зрение.

Мы используем зрение, чтобы наблюдать и понимать окружающий мир; зрение — это средство, с помощью которого мы договариваемся о социальных отношениях и значениях. Видение — это не только процесс обучения посредством интерпретаций, но оно также обладает значительной силой влиять на восприятие реальности — все, что мы «видим» каждый день, формирует нашу историю и наше взаимодействие с миром.

Мы живем в культуре, пронизанной визуальными образами, формирующими наше фундаментальное понимание окружающего мира посредством формирования наших эмоциональных реакций; удовольствие, желание, гнев, любопытство, шок, замешательство. Через эти эмоциональные реакции мы можем начать понимать взаимодействие между образами и силой.

Одно и то же изображение может служить множеству значений, уникальных для наблюдателя, как сказал Стуркен: «способность вызывать в воображении отсутствующего человека, способность успокаивать или побуждать к действиям, способность убеждать или мистифицировать» . Мы используем изображения, чтобы создать смысл, понять, описать и определить мир, каким мы его видим.

Мы формируем мир вокруг нас с помощью историй, которые мы создаем, и изображения играют важную роль в формировании нашего восприятия реальности, включая нашу личность.

Таким образом, значение, которое мы придаем изображению, становится частью нашей истории — нашего внутреннего повествования, — которое влияет на наше поведение, когда оно постоянно повторяется, тем самым обусловливая нашу веру в историю. Это становится более глубоким, когда два или более чувства вовлечены в опыт формирования истории.

Рассказы способны остановить или изменить поведение, потому что они воздействуют на нашу внутреннюю кору в лимбической системе, где высшие психические функции и примитивные эмоции объединяются в единую систему, которую часто называют «эмоциональной нервной системой». Это определяет все поведение. Это карта маршрута для более эффективного взаимодействия с аудиторией.