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Color Transformation of Images based on Emotion Using Interactive Genetic Algorithm

대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감정 기반 영상의 색변환

  • 우혜윤 (가톨릭대학교 디지털미디어학과) ;
  • 강행봉 (가톨릭대학교 디지털미디어학부)
  • Received : 2009.12.10
  • Accepted : 2010.02.04
  • Published : 2010.04.30

Abstract

This paper proposes color transformation of images based on user's preference. Traditional color transformation method transforms only hue based on existing templates that define range of harmonious hue. It does not change saturation and intensity. Users would appreciate the resulting images that adjusted unnatural hue of images. Since color is closely related to peoples' emotion, we can enhance interaction of emotion-based contents and technologies. Therefore, in this paper, we define the range of color of each emotion for the transformation of color and perform the transformation of hue, saturation and intensity. However, the relationship of color and emotion depends on the culture and environment. To reflect these characteristics in color transformation, we propose the transformation of color that is based on user's preference and as a result, people would be more satisfied. We adopt interactive genetic algorithm to learn about user's preference. We surveyed the subject to analyze user's satisfaction about transformed images that are based on preference, and we found that people prefer transformed images to original images. Therefore, we conclude that people are more satisfied with the transformation of the templates which reflected user's preference than the one that did not.

본 논문은 사용자 취향 학습 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감정 기반 영상의 색 변환을 제안한다. 색 변환은 주로 조화로운색상의 범위를 정의한 기존의 템플릿을 기반으로 영상의 채도와 명도를 제외한 색상만을 변환하는 방법으로 수행되어 왔다. 색상의 조화를 조절함으로써 부자연스러운 영상을 자연스럽게 변환하여 영상을 감상하는 사용자의 만족도를 높였다. 한편, 색은 사람의 감정과도 밀접한 관련이 있기 때문에, 색과 감정의 관계를 정의 하면, 감정 기반 콘텐츠와 기술 등에서의 상호 작용을 높일 수 있다. 감정에 의한 색 변환은 콘텐츠 감상에 있어서 사용자에게 콘텐츠와 자신이 교감하고 있다는 느낌을 주어 흥미와 몰입을 높일 수 있다. 이에 따라, 본 논문은 감정 기반 색 변환을 위한 각 감정 별 색의 범위를 정의하고, 색상, 채도, 명도에 대한 색 변환을 수행한다. 하지만 색과 감정의 관계는 개인의 취향, 환경 등에 따라 다양하게 정의 된다. 이러한 특성을 반영하기 위해, 사용자 취향을 학습함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 취향 학습 방법으로는 대화형 유전자 알고리즘을 사용한다. 사용자 취향에 의한 색변환 영상의 만족도를 분석하기 위해 설문조사를 실시하여, 원본 영상에 비해 색변환 영상에 대한 선호도가 높음을 확인한다. 이를 통해 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 템플릿에 의한 변환이 사용자의 감성을 만족시킴을 보인다.

Keywords

References

  1. F. Birren, 색채심리, 동국출판사 1995.
  2. John Wolfgang Von Goethe, 색채론, 민음사, 2003.
  3. 스에나가 타미오, 색채 심리, 예경, 2001.
  4. E. Heller, 색의 유혹1,2, 예담, 2002.
  5. R. Plutchik, Emotions and life: Perspectives from psychology, biology, and evaluation, American Psychological Association, 2002.
  6. Rose H. Alschuler and LaBerta W. Hattwick, “Painting and personality: A study of young children,” The University of Chicago Press, 1969.
  7. M. Saito, “Comparative studies on color preference in Japan and other Asian regions, with special emphasis on the preference for white,” Color Research and Application, Vol. 21, No.1 pp.35-49 1996. https://doi.org/10.1002/(SICI)1520-6378(199602)21:1<35::AID-COL4>3.0.CO;2-6
  8. N. Kaya, Helen H. Epps., “Relationship between color and emotion: A study of college students,” College Student Journal, Vol.38, No.3 p396, September, 2004.
  9. S.-M Whang and B. Kwon, “A Study on Human Color Sensibility according to Psychological Color Image Scale(PCIS),” Journal of Korean Society of Color Studies, Vol.19, No.1, pp.13-25, 2005.
  10. H,-S., Kim and S.-B., Cho, “Application of interactive genetic algorithm to fashion design,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol.13, Issue 6, pp.635-644, December 2000. https://doi.org/10.1016/S0952-1976(00)00045-2
  11. M. Sugahara, M. Miki, T. Hiroyasu, "Design of Japanese kimono using interactive genetic algorithm", Systems, Man and Cybernetics, 2008. IEEE International Conference on, pp.185-190, Singapore, October, 2008. https://doi.org/10.1109/ICSMC.2008.4811272
  12. M. Miki, H. Orita, S. H. Wake, T. Hiroyasu, "Design of sign sounds using an interactive genetic algorithm," International Conference on Systems, Man, and Cybernetics of the IEEE , pp3486-3490, Taipei, Taiwan, October, 2006. https://doi.org/10.1109/ICSMC.2006.384659
  13. M. Yamada, T. Onisawa, "Logo drawing system applying interactive genetic algorithms," Information Reuse and Integration, 2006 IEEE International Conference on, pp.238-243, Waikoloa Vilage, HI, September, 2006. https://doi.org/10.1109/IRI.2006.252419
  14. J. C. Quiroz, S. J. Louis, A. Shankar, S. M. Dascalu, "Interactive genetic algorithm for user interface design," Evolutionary Computation, 2007. CEC 2007. IEEE Congress on, pp1366-1373, Singapore, September, 2007. https://doi.org/10.1109/CEC.2007.4424630
  15. J. Itten, The Art of Color, John Wiley and Sons, 1974.
  16. Y. Matusda, Color Design, Asakura Shoten, 1995.
  17. A. H. Munsell, A grammar of colors, New York ,1969.
  18. M. Tokumaru, N. Muranaka, and S. Imanishi, "Color design support system considering color harmony," In Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Vol.1, pp.278-383, Honolulu, HI, USA, May, 2002. https://doi.org/10.1109/FUZZ.2002.1005020
  19. D. Cohen-Or, O. Sorkine, R. Cal, T. Leyvand and Y.-Q. Xu, "Color harmonization," ACM Transactions on Graphics (Proceedings of ACM SIGGRAPH), Vol.25, No.3, pp.624-630, 2006. https://doi.org/10.1145/1141911.1141933
  20. N. Sawant and Niloy J. Mitra, "Color harmonization for videos," Sixth Indian Conference on Computer Vision, Graphics & Image Processing, pp.576-582, 2008. https://doi.org/10.1109/ICVGIP.2008.17
  21. H. Takagi, “Interactive evolutionary computation: Fusion of the capabilities of EC optimization and human elvaluation,” Proc. of the IEEE, Vol.89, No.9, pp.1275-1296, 2001. https://doi.org/10.1109/5.949485
  22. P. Ekman, "Facial Expression and emotion," American Psychologist, Vol.48, No.4, pp.384-392, April, 1993. https://doi.org/10.1037/0003-066X.48.4.384
  23. 이승조, 최남도, “기본 정서를 유도하는 영상의 선정과 정서의 체계적 이해를 위한 탐구,” 한국방송학보 통권, 제23-3호, pp.205-246, 2009년 5월.