Color Transformation of Food Images based on User Sensibility

사용자의 감성을 반영한 음식 이미지 색변환

Color is basically composed of hue, saturation and value. Many objects are made up with color. When people see color, they feel different emotion because of different combination of hue, saturation and value of different colors. Thus, people feel different feeling about the taste of food depending on its color. Thus, by analyzing what color makes people feel tasty about food, we can make food to look more delicious. When people take pictures of food, theyusually do not consider this into account. However if we apply this technology into taking pictures of food, we can make the food look more delicious. This technology can be applied when people want to upload pictures of food in blog, homepage and twitter and so on. In this paper, we analyze the feelings of color of people and then choose the best color combination to present food. After that we change the original image into the new one based on the analysis of color. This way, we can reflect each user's preference.

사람들이 보는 많은 이미지들은 모두 색으로 이루어져 있다. 이 색은 색상, 채도, 명도 값의 조합으로 볼 수 있다. 음식 이미지 또한 다른 이미지와 마찬가지로 색상, 채도, 명도 값의 조합으로 이루어져 있는데, 이 때 각 값의 수치에 따라 사람이 이미지에 있는 음식에 대해 느끼는 감정이 달라진다. 이를 바탕으로 사람이 음식을 보고 느끼는 감정과 색의 관계를 분석해서 맛이 없어 보이는 음식을 맛있어 보이게 할 수 있다. 음식 사진을 찍을 때 사진은 사용자의 감성을 반영하지 않고 있는 사실 그대로를 찍지만, 이 기술을 활용하면 사용자의 감성을 더해 음식이 맛있어 보이게 혹은 맛없어 보이게 하여 사용자의 만족도를 더욱 높일 수 있다. 이러한 기술을 인터넷의 블로그나 개인홈페이지 혹은 스마트폰을 통해 트위터 등에 사진을 업로드 할 때 활용할 수 있다. 이를 위해 본 논문은 사용자 개인이 맛있다고 느끼는 음식의 색 분포를 분석하여 최적의 색 조합을 선정하고, 이를 대상 음식 이미지의 컬러 테이블에 반영하여 개개인 사용자 취향에 맞춘 이미지로 변환한다. 즉, 각각의 사용자에게 본인이 선호하는 음식이 속해있는 음식 샘플을 통해 맛있다고 느끼는 색깔의 컬러 조합을 찾아내기 때문에 각 개인의 취향을 반영할 수 있다.