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의류 영상에서 컬러 영상 척도를 이용한 감성 인식
Emotion Recognition Using The Color Image Scale in Clothing Images 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.14 no.11, 2014년, pp.1 - 6  

이슬기 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학부) ,  우효정 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학부) ,  유성필 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학부) ,  김동우 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학부) ,  안재형 (충북대학교 전자정보대학 정보통신공학부)

초록
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감성 인식은 기계가 작업을 자동적으로 판단하여 인간의 감성을 인식하도록 하는 것이다. 인간의 감성은 매우 주관적이므로 객관적인 측정이 불가능하다. 따라서 감성 인식의 목표는 가급적 많은 사람들이 공감하는 척도를 만드는 것이다. 영상에서의 감성 인식은 영상의 여러 가지 특징을 감성과 매칭하는 방법으로 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 영상 척도를 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 척도의 색상 정보를 데이터화하고, 입력 의류 영상에서 추출한 색상을 저장된 색상 데이터와 비교하여 가장 유사한 색상을 찾고, 이 색상과 연관된 감성을 출력한다. 제안된 시스템은 한 의류 영상에서 최대 3개까지 감성을 찾을 수 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 70명의 관찰자가 검사하였다. 그 결과에 따르면 제안한 시스템이 인식한 감성과 관찰자의 감성이 매우 유사하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Emotion recognition is defined as that machines automatically recognize human emotions. Because the human emotions is very subjective, it is impossible to measure objectively. Therefore, the goal of emotion recognition is to obtain a measure that is agreed by as many people as possible. Emotion reco...

주제어

#과학기술   #영상처리   #감성인식   #의류   #영상척도  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이와 마찬가지로 영상에서의 감성 인식에서도 색상 특징이 주로 이용된다. 본 논문에서는 생활의류 영상에서 색상 특징을 이용하여 감성을 인식하는 방법을 제안한다. 설문조사를 통하여 제안 방법으로 감성을 인식한 결과가 실제 사람들이 느끼는 감성과 유사하다는 것을 입증했다.
  • 본 논문에서는 의류 영상에서 색상 정보를 추출하여 감성을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은[그림 2]와 같이 먼저 의류 영상을 색상 데이터에 따라 K-means 클러스터링으로 분할하고, 각 클러스터의 중심 색상을 추출한다.
  • 본 논문에서는 의류 영상에서 추출한 색상을 고바야시의 감성 척도에 매칭하여 영상에 포함된 감성을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 적용한 시뮬레이션 인식 결과에 대해 실제 사람들이 느끼는 감성과의 공감도는 대표 감성인 경우에 61%에 달했으며, 한 영상에서 최대 3개까지 인식된 감성에 대해서는 실제 사람들이 느끼는 감성 비율과 매우 유사함을 보였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기계에 의한 감성 인식의 목표는? 기계에 의한 감성 인식의 목표는 기계가 인식한 감성에 대하여 다수의 사람들이 동의하는 것이다. 인간의 감성은 매우 다양하여 희로애락 같은 기본적인 감정에서함부터 말로 표현할 수 없는 미묘한 느낌까지 모두 포함된다.
고바야시가 오래전부터 색채에 따른 감성 변화에 대한 연구를 해오면서 발견한 점은? 고바야시는 오래전부터 색채에 따른 감성 변화에 대한 연구를 해오면서 사람들이 갖는 색상 조합에 대한 감성은 조금씩 다를 수 있지만 공통되는 부분이 많다는 것을 발견하였다. 고바야시는 공통되는 부분을 명확하게 정의하고자 노력했고, 1981년 연구의 결과로서 색상 조합에 따라 사람들이 느끼는 공통적인 감성을 규정하고 그에 따른 감성 모델을 제시하였다[5].
영상을 처리하기 전에 영상의 크기를 정규화 하는 과정이 필요한 이유는? 생활 의류를 카메라로 촬영한 후에 영상을 처리하기에 앞서 영상의 크기를 정규화 하는 과정이 필요하다. 영상의 크기가 너무 크면 영상을 처리하는 과정에서 실행 시간이 너무 길어질 수 있고, 반면에 너무 작으면 의류의 형태나 색상을 식별하기가 어려워져 감성 인식 결과가 좋지 않거나 아예 불가능할 수 있다. [표 1]은 영상의 크기에 따른 평균 실행 시간과 인식된 감성의 평균 개수를 나타낸 것이다.
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참고문헌 (9)

  1. 안상민, 황민철, 김동근, 김종화, 박상인, "개인화 프로세스를 적용한 실시간 감성인식 기술", 한국감성과학회 학술지, Vol.15, No.1, pp.133-140, 2012. 

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  2. 김명규, 김정호, 차명훈, 채수환, "텍스트 문서 기반의 감성 인식 시스템", 한국감성과학회 학술지, Vol.12, No.4, pp.433-442, 2009. 

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  3. 조윤호, 박규식, "성별 구분을 통한 음성 감성인식 성능 향상에 대한 연구", 전자공학회논문지, Vol.45, No.4, pp.107-114, 2008. 

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  4. 김영래, 신윤희, 김은이, "텍스타일 영상에서의 감성 기반 검색 시스템", 한국산업정보학회 학술대회논문집, Vol.2009, No.5, pp.82-87, 2009. 

  5. S. Kobayashi, "The Aim and Method of the Color 감성 척도", Color Res.Appl, Vol.16, No.2, pp.93-107, 1981. 

  6. S. Kobayashi, COLOR 감성 척도, publishing of Kodansha, Tokyo, pp.15-150, 1991. 

  7. 김경환, 정진우, 최윤식, "K-MEANS CLUSTERING 기반 영상의 공간 해상도 축소 변환을 위한 효율적 움직임 벡터 재예측 방법", 한국방송공학회 학술발표대회 논문집, Vol.2010, No.7, pp.567-569, 2011. 

  8. 이경미, 차은미, 박우창, 이은옥, "감성 색상을 이용한 텍스타일 영상 검색", 덕성여자대학교 자연과학연구소 자연과학 논문집, Vol.14, pp.1-9, 2008. 

  9. 정민주, 기계학습을 이용한 영상에서의 실시간 감성 추출, 한신대학교 대학원, 석사학위논문, 2012. 

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