ارائه مدل پردازش تصویر در تبلیغات بازاریابی واقعیت افزوده با رویکرد ساختاری تفسیری
کلمات کلیدی:
پردازش تصویر, تبلیغات, بازاریابی, واقعیت افزوده, مدل ساختاری-تفسیریچکیده
هدف: هدف این پژوهش، ارائه یک مدل ساختاری-تفسیری برای پردازش تصویر در تبلیغات بازاریابی واقعیت افزوده با بهرهگیری از رویکردهای نوین تحلیل سیستمی است. روششناسی: مطالعه حاضر از رویکردی آمیخته بهره برد. در بخش کیفی، با استفاده از تحلیل مضمون، دادههای حاصل از ۳۵ مصاحبه نیمهساختاریافته با خبرگان بازاریابی تحلیل و ۱۰ مؤلفه کلیدی شناسایی شد. در بخش کمی، این مؤلفهها در قالب مدل ساختاری-تفسیری با استفاده از نرمافزار MATLAB تحلیل و اعتبارسنجی شدند. سپس با روش MICMAC، جایگاه مؤلفهها بر اساس قدرت نفوذ و وابستگی آنها تعیین شد. یافتهها: تحلیلها نشان داد که مدل پردازش تصویر در تبلیغات واقعیت افزوده شامل سه سطح است. مؤلفههایی همچون تخمین عمق دقیق، ادغام یادگیری ماشین، محتواهای معنایی و ترکیببندی تصویر در سطح اول و کلیدی قرار دارند. در سطح دوم رنگ، بافت، ردیابی تصویر و تطبیق ویژگیها قرار دارند. در سطح سوم، شناسایی و تقسیمبندی هوشمند شیء و تکنیکهای رندر با تأخیر کم به عنوان متغیرهای هدف شناسایی شدند. تحلیل MICMAC این مؤلفهها را در قالب شش گروه متغیر ریسک، هدف، تأثیرگذار، تأثیرپذیر، مستقل و اهرم ثانویه طبقهبندی کرد. نتیجهگیری: یافتهها نشان داد که استفاده از تکنیکهای پیشرفته پردازش تصویر در تبلیغات واقعیت افزوده از جمله تخمین عمق، یادگیری ماشین، و ثبت دقیق تصویر، میتواند موجب خلق تجربهای تعاملی و واقعگرایانه برای کاربران شود. مدل پیشنهادی میتواند به شرکتها و برندها در طراحی استراتژیهای مؤثر تبلیغاتی با بهرهگیری از فناوری واقعیت افزوده کمک کند.
دانلودها
مراجع
Afshardoost, M., & Eshaghi, M. S. (2020). Destination image and tourist behavioural intentions: A meta-analysis. Tourism Management, 81, Article 104154. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2020.104154
Barnes, S. J. (2022). In living color? Understanding the importance of color complexity in listing images for accommodation sharing. Tourism Management, 90, Article 104487. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2021.104487
Berger, J., Humphreys, A., Ludwig, S., Moe, W. W., Netzer, O., & Schweidel, D. A. (2020). Uniting the tribes: Using text for marketing insight. Journal of Marketing, 84(1), 1-25. https://doi.org/10.1177/0022242919873106
Chakravorty, P. (2018). What is a signal. IEEE Signal Processing Magazine, 35(5), 175-177. https://doi.org/10.1109/MSP.2018.2832195
Chen, Y., & Wu, H. (2023). Image Forgery Detection Using Deep Learning: A Review. Journal of Visual Communication and Image Representation, 85, 103042. https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6214
Chung, M., & Saini, R. (2021). Color darkness and hierarchy perceptions: How consumers associate darker colors with higher hierarchy. Psychology and Marketing, 39(4), 820-837. https://doi.org/10.1002/mar.21623
Cole, S., & Balcetis, E. (2021). Motivated perception for self-regulation: How visual experience serves and is served by goals. https://doi.org/10.1016/bs.aesp.2021.04.003
Dai, F., Wang, D., & Kirillova, K. (2022). Travel inspiration in tourist decision making. Tourism Management, 90, Article 104484. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2021.104484
Divya, N., Rajendar, N., & Arjun, I. (2024a). Advanced Image Forensics: Detecting and reconstructing Manipulated Images with Deep Learning. N/A. https://ijisae.org/index.php/IJISAE/issue/view/128
Divya, N., Rajendar, N., & Arjun, U. (2024b). Image Processing in Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR). International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 11(9). https://jisem-journal.com/index.php/journal/article/download/4842/2266/8074
George, A., Dionisis, A., Nikos, F., & Sotiris, M. (2022). Operator training framework for hybrid environments: An Augmented Reality module using machine learning object recognition. Procedia CIRP, 106, 102-107. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.02.162
Kar, A. K., & Dwivedi, Y. K. (2020). Theory building with big data-driven research-Moving away from the "What" towards the "Why". International Journal of Information Management, 54, Article 102205. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102205
Kumar, A., & Sharma, S. (2023). DeepFake Detection Using Multi-scale Convolutional Neural Networks. Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6214
Kuo, P. J., & Zhang, L. (2021). The impact of hotel room colors on affective responses, attitude, and booking intention. International Journal of Hospitality & Tourism Administration, 1-21. https://doi.org/10.1080/15256480.2021.1988878
Li, J., Xu, L., Tang, L., Wang, S., & Li, L. (2018). Big data in tourism research: A literature review. Tourism Management, 68, 301-323. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.03.009
Lian, T., & Yu, C. (2019). Impacts of online images of a tourist destination on tourist travel decision. Tourism Geographies, 21(4), 635-664. https://doi.org/10.1080/14616688.2019.1571094
Mohammad, M. H.-E., & Gholamali, M. (2024). Large-scale Monocular Depth Estimation in the Wild. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 127, 107189. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107189
Nguyen, H., & Le, T. (2023). Image Forgery Localization Using Long Short-Term Memory Networks. Journal of Intelligent Information Systems, 52(3), 467-485. https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6214
Patel, R., & Patel, S. (2023). Hybrid Models for Image Forgery Detection: Combining Machine Learning and Deep Learning Techniques. Journal of Computational Science, 59, 101103. https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6214
Peng, L., Cui, G., Chung, Y., & Zheng, W. (2020). The faces of success: Beauty and ugliness premiums in e-commerce platforms. Journal of Marketing, 84(4), 67-85. https://doi.org/10.1177/0022242920914861
Shusharina, N., Heinrich, M. P., & Huang, R. (2020). Segmentation, Classification, and Registration of Multi-modality Medical Imaging Data. MICCAI 2020 Challenges,
Smith, J., & Anderson, K. (2023). GAN-based Image Reconstruction for Forensic Analysis. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),
Wang, X., & Li, Z. (2023). Convolutional Neural Networks for Image Manipulation Detection. Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD),
Wu, S. T., & Chen, Y. S. (2016). Examining eco-environmental changes at major recreational sites in Kenting National Park in Taiwan by integrating SPOT satellite images and NDVI. Tourism Management, 57, 23-36. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.05.006
Yalda, G., Heejin, J., Sung Ho, C., Kyeong-Beom, P., & Jae Yeol, L. (2022). Deep learning-based object detection in augmented reality: A systematic review. Computers in Industry, 139, 103661. https://doi.org/10.1016/j.compind.2022.103661
Yu, C. E., Xie, S. Y., & Wen, J. (2020). Coloring the destination: The role of color psychology on Instagram. Tourism Management, 80, Article 104110. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2020.104110
Yuan, Y., & Medel, M. (2016). Characterizing international travel behavior from geotagged photos: A case study of Flickr. PLoS One, 11(5), Article e0154885. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0154885
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 مجید شاکری, احتشام رشیدی, یونس وکیل الرعایا (نویسنده)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.