Journal of the Korean Society for information Management (정보관리학회지)

Korean Society for Information Management (한국정보관리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

An Exploratory Study of Image Retrieval Using Aesthetic Impressions

심미적 인상을 이용한 이미지 검색에 관한 실험적 연구

  • 유소영 (연세대학교 문헌정보학과 대학원) ;
  • 문성빈 (연세대학교 문헌정보학과)
  • Published : 2004.12.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this study, aesthetic impressions were used for a high-level feature of image retrieval. The term, 'aesthetic' has been studied in psychology, art, and literature. It means unconscious, instantaneous parts of visual perception and emotion. The literatures related to aesthetic impressions were reviewed and four kinds of aesthetic impressions were defined operationally : strong impression, soft impression, courteous impression, and refined impression. 66 image files of paintings were sampled randomly from 1100 paintings and low-level color features were extracted from them by a using perceptual color model(Lai, & Tait, 1998). The high-level features of an image, that is, four kinds of aesthetic impressions of each painting were measured by 4 subjects and averaged. In CBIR, 2 subjects performed image retrievals using example queries. They were asked to retrieve images by using the aesthetic impressions or the keywords. In evaluations, subjects showed that they were satisfied with the aesthetic impression-based image retrieval system on the average. And R-precision of the image retrieval with both color features and aesthetic impressions was higher than that of the image retrieval with color features only. But further studies with larger test collections and query sets should be followed for generalization of the result of this study.

이 연구에서는 심미적 인상을 이미지 검색의 고수준 자질로 이용하였다. '심미적'이라는 용어는 심리학, 예술, 문학 등에서 연구되어 왔다. 이 용어는 시각적 지각과 감정의 무의식적이고 즉각적인 측면을 의미한다. 심미적 인상과 관련된 문헌 연구를 통해 4 가지 종류의 심미적 인상을 조작적으로 정의하였다: 강한 인상, 부드러운 인상, 중후한 인상, 세련된 인상. 66개의 회화 이미지 파일을 1,000개의 회화 이미지 중에서 무작위로 추출하였으며 시지각 색상 모형을 이용하여 이 이미지 파일들로부터 저수준 색상 자질을 추출하였다. 이미지의 고수준 자질인 4가지 종류의 심미적 인상은 4명의 평가자가 리커트 7점 척도로 평가한 것을 평균내었다. 검색 실험에서 2명의 피험자는 심미적 인상이나 주제어에 대한 예제 이미지 질의를 이용해서 이미지 검색을 수행하였다. 피험자들은 심미적 인상 기반 이미지 검색 시스템에 대해서 보통 정도의 수준으로 만족했다. 그리고 색상 자질과 심미적 인상 자질을 모두 이용한 이미지 검색의 R-정확률이 색상 자질만을 이용한 이미지 검색의 R-정확률보다 높았다. 그러나 이 연구결과의 일반화를 위해서는 큰 실험 집단을 대상으로 보다 많은 검색 질의를 통한 추후 연구들이 필요할 것으로 생각된다.

Keywords

References

  1. 박연선. 2001. 색채 이미지 언어와 배색. 한국 색채학회 동계학술대회지: 1-5
  2. 서영삼: 1993. 그림과 단어의 항목내 속성 빈도 조사 '한국심리학회지: 실험 및 인지', 5: 261-277
  3. 신지현. 2002. '웹 디자인에서 배색과 레이아웃에 의한 감성 효과'. 석사학위논문. 연세대학교 대학원
  4. 이주영. 1999. '대화형 유전자알고리즘을 이용한 감성기반 영상검색 시스템에 관한 연구'. 석사학위논문. 연세대학교 대학원
  5. 지상현. 1996. '그림의 지각적 표현양식이 심미적 인상에 미치는 효과-지각이론에 기초한 표현 양식 기술체계의 개발'. 박사학위논문. 연세대학교 대학원
  6. 안재욱. 2000. '빛의 방향을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템의 효율성 향상에 관한 연구'. 석사학위논문. 연세대학교 대학원
  7. 홍성용, 나연묵. 2000. 혼합형 이미지 메타데이타를 이용한 지능적 이미지 검색 시스템 설계 및 구현. '멀티미디어학회 논문지', 3(3): 209-223
  8. Arnheim. R. 1974. Art and Visual Perception, Berkeley. University of California Press. in Crozier, R. Manufactured pleasures: psychological responses to design, Mancherster and NY, Manchester University Press
  9. Baeza_Yates, R., and Ribeiro_Neto. B. 1999. Modem Information Retrieval. New York: Addison-Wesley
  10. Berlyne, D. E. 1974. Studies in the New Experimental Aesthetics, Washington. DC, Hemisphere
  11. Chen. Z., Wenyin. L., Zhang, F., Li, M., & Zhang. H. 2001. 'Web mining for web image retrieval'. Journal of American Society for Information Science and Technology 52 (10) : 831-839 https://doi.org/10.1002/asi.1132
  12. Corridoni. J.M. et al. 1998. 'Image Retrieval by Color Semantics with. Incomplete Knowledge'. JASIS, 49(3): 267-282 https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-4571(199803)49:3<267::AID-ASI7>3.0.CO;2-#
  13. David. H.A. 1969. The Method of Paired Comparison. Charles Griffin and CO.LTD
  14. Enser, P. 2000. 'Visual Image Retrieval: Seeking the Alliance of Concept-based and Content-based Paradigms'. Journal of Information Science, 6(4): 199-210
  15. Goldstein. E. B. 1996. Sensation and Perception (4th ed.). Pacific Grone. CA Brooks/Cole Pub
  16. Goodman, N. 1976. Languages of Art: An Approach to a Theory of Symbols., Indianapolis, IN: Hackett
  17. Hekkert, P., Snelders, D.. and van Wieringer. Piet C.W. 2003. 'Most Advanced, Yet Acceptable' : Typicality and Novelty as Joint Predictors of Aesthetic Preference in Industrial Design'. British Journal of Psychology. 94: 111-124 https://doi.org/10.1348/000712603762842147
  18. Lai. T.S.. and Tait. J. 1988. 'General Photographic Image Retrieval Simulating Human Visual Perception'. ACMSIGIR'98 Post-Conference Workshop on Multimedia Indexing and Retrieval: 17-28
  19. Lipps, T. 1903. sthetik: Psychologie des Schonen und Kunst. Hamberg & Leipzig in 지상현. 1996. 그림의 지각적 표현양식이 심미적 인상에 미치는 효과-지각이론에 기초한 표현 양식 기술체계의 개발. 박사학위 논문. 연세대학교 대학원
  20. Long, F., Zhang, H., and Feng, D.D. 'Fundamentals of Content-Based Image Retrieval' in Multimedia Information Retrieval and Management. Springer, 2003
  21. Rui, Y., Huang, T.S., and Chang, S.F. 1997. 'Image Retrieval: Past, Present and Future'. Proc. Of Int. Symposium on Multimedia Information Processing
  22. Rui, Y., Huang, T.S, & Ortega, M. 1998. 'Relevance Feedback: A Powerful Tool for Interactive Content-Based Image Retrieval'. IEEE Transaction on Circuits and Video Technology 8(5): 644-655 https://doi.org/10.1109/76.718510
  23. Ruth, J. E., and Kolehmainen, K. 1974. 'Classification of Art into Style Periods: A Factor-Analytical Approach'. Scandian Journal of Psychology, 15 in 지상현. 1996. 그림의 지각적 표현양식이 심미적 인상에 미치는 효과지각이론에 기초한 표현 양식 기술체계의 개발. 박사학위 논문. 연세대학교 대학원
  24. Takahashi, Shigeko. 1995. 'Aesthetic Properties of Pictorial Perception'. Psychological Review, 102(4): 671-683 https://doi.org/10.1037/0033-295X.102.4.671
  25. Tractinsky, N., Katz, A.S:, and Ikar, D. 2003. 'What is Beautiful is Usable'. Interacting with Computers, 13: 127-145 https://doi.org/10.1016/S0953-5438(00)00031-X
  26. Wollheim, R. 1987. Painting as and Art, London, England: Thames & Hudson
  27. Wu, Q., Iyengar, S.S. and Zhu, M. 2001. 'Web Image Retrieval Using Self-Organizing Feature Map'. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 52 (10): 868-875 https://doi.org/10.1002/asi.1134
  28. Zachary, J. and Iyengar, S.S. 2001. 'Content based Image Retrieval and Information Theory: A General Approach'. Journal of American Society for Information Science and Technology, 52(10): 840-852 https://doi.org/10.1002/asi.1138

Cited by

  1. An Expansion of Affective Image Access Points Based on Users' Response on Image vol.25, pp.3, 2014, https://doi.org/10.14699/kbiblia.2014.25.3.101
  2. An Exploratory Investigation on Visual Cues for Emotional Indexing of Image vol.48, pp.1, 2014, https://doi.org/10.4275/KSLIS.2014.48.1.053
  3. An Analysis of Multimedia Search Services Provided by Major Korean Search Portals vol.44, pp.4, 2010, https://doi.org/10.4275/KSLIS.2010.44.4.395
  4. The Multimedia Searching Behavior of Korean Portal Users vol.44, pp.1, 2010, https://doi.org/10.4275/KSLIS.2010.44.1.101