Image Recognition Using Colored-hear Transformation Based On Human Synesthesia

인간의 공감각에 기반을 둔 색청변환을 이용한 영상 인식

In this paper, we propose colored-hear recognition that distinguishing feature of synesthesia for human sensing by shared vision and specific sense of hearing. We perceived what potential influence of human's structured object recognition by visual analysis through the camera, So we've studied how to make blind persons can feel similar vision of real object. First of all, object boundaries are detected in the image data representing a specific scene. Then, four specific features such as object location in the image focus, feeling of average color, distance information of each object, and object area are extracted from picture. Finally, mapping these features to the audition factors. The audition factors are used to recognize vision for blind persons. Proposed colored-hear transformation for recognition can get fast and detail perception, and can be transmit information for sense at the same time. Thus, we were get a food result when applied this concepts to blind person's case of image recognition.

본 논문에서는 공유 비전과 특수한 청각에 의해 감지되는 인간의 공감각 특징을 구별하는 색청 인식을 제안한다. 카메라를 통한 시각적인 분석이 인간의 구조화된 사물 인식에 영향을 주는 것이 가능하다는 점이다. 그래서 시각장애인들이 실제 사물과 유사한 비전을 느낄 수 있도록 하는 방법에 대해 연구해왔다. 우선 특정 장면을 대표하는 영상 데이터에서 객체의 경계가 추출된다. 다음으로, 이미지에서 객체의 위치, 색상 평균 감성, 각 객체의 거리 정보, 그리고 객체 영역의 범위와 같은 4가지 특징을 추출하고, 이들 특징들을 청각적 요소로 사상한다. 청각적 요소는 시각장애인을 위한 시각 인식 형태로 제공된다. 제안된 색청 변환 시스템은 보다 빠르고 세부적인 인지 정보를 제공하고 동시에 감각을 위한 정보를 제공한다. 따라서 이 개념을 시각장애인의 영상 인식에 적용할 경우보다 좋은 결과를 얻을 수 있다.