본 논문에서는 전방 환경을 촬영할 수 있는 카메라를 통해 얻은 주변 환경 영상을 분석하여, 인간의 감정에 영향을 끼칠 수 있는 공간 콘텍스트 정보를 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 심리학과 마케팅 분야에서는 색상과 영상 복잡도 등의 시각적 요소가 인간의 감정에 영향을 끼친다고 알려져 있다. 이러한 사실에 근거하여, 본 연구에서는 영상의 시간 복잡도, 공간 복잡도, 특정 색상 성분의 양을 실시간으로 추출하는 방법을 개발하였다. 시간 복잡도는 연속된 인접 프레임간의 동일 위치 화소간 차이를 통해 추출하였고, 공간 복잡도는 단일 프레임에서의 경계 검출을 통해 추출하였으며, 색상 성분의 양은 긍정과 부정 감정을 유발하는 색상 범위의 화소를 검출하여 계산하였다.
본 논문에서는 전방 환경을 촬영할 수 있는 카메라를 통해 얻은 주변 환경 영상을 분석하여, 인간의 감정에 영향을 끼칠 수 있는 공간 콘텍스트 정보를 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 심리학과 마케팅 분야에서는 색상과 영상 복잡도 등의 시각적 요소가 인간의 감정에 영향을 끼친다고 알려져 있다. 이러한 사실에 근거하여, 본 연구에서는 영상의 시간 복잡도, 공간 복잡도, 특정 색상 성분의 양을 실시간으로 추출하는 방법을 개발하였다. 시간 복잡도는 연속된 인접 프레임간의 동일 위치 화소간 차이를 통해 추출하였고, 공간 복잡도는 단일 프레임에서의 경계 검출을 통해 추출하였으며, 색상 성분의 양은 긍정과 부정 감정을 유발하는 색상 범위의 화소를 검출하여 계산하였다.
In this paper, quantitative spatial context estimation method is proposed which can affect human emotion by analyzing environmental image acquired from the frontal camera. In psychology and marketing fields, visual factors such as color and image complexity have been well-known for influencing human...
In this paper, quantitative spatial context estimation method is proposed which can affect human emotion by analyzing environmental image acquired from the frontal camera. In psychology and marketing fields, visual factors such as color and image complexity have been well-known for influencing human emotion. Based on these factors, a method for real-time extracting temporal complexity, spatial complexity, and specific color information is implemented. In detail, temporal and spatial complexities are extracted by subtracting adjacent image frames and edge detection method, respectively. Then, the color information is obtained by counting pixels in the specific color bands which inducing positive and negative human emotions.
In this paper, quantitative spatial context estimation method is proposed which can affect human emotion by analyzing environmental image acquired from the frontal camera. In psychology and marketing fields, visual factors such as color and image complexity have been well-known for influencing human emotion. Based on these factors, a method for real-time extracting temporal complexity, spatial complexity, and specific color information is implemented. In detail, temporal and spatial complexities are extracted by subtracting adjacent image frames and edge detection method, respectively. Then, the color information is obtained by counting pixels in the specific color bands which inducing positive and negative human emotions.
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