본 연구는 컬러영상에서 특정소리를 연상시킬 수 있는 공감각 인지현상에 기반하여 컬러이미지에서 음악요소로 변환하는 시스템의 구현을 최종 목표로 한다. 이는 빛과 소리의 물리적 주파수정보사이의 유사도를 기반으로 이루어진다. 입력 컬러영상은 우선 컬러모델변환이론에 기초하여 색상(Hue), 채도(Saturation) 및 명도(Intensity)영역으로 변환된다. 음계, 옥타브, 크기 및 시간길이 등의 음악적 성분들이 HSI 컬러모델의 각 영역으로부터 추출된다. 기본주파수(F0, Fundamental Frequency)는 색상 및 명도 히스토그램에서 추출되고, 크기 및 시간길이성분은 명도와 채도 히스토그램에서 추출된다. 실험에서, 제안된 시스템은 표준 C 및 VC++ 기반에서 실현되었고, 최종적으로 WAV 포맷의 사운드파일이 생성되었다. 시뮬레이션 결과를 통해서 입력 컬러영상에서 추출된 음악적 요소들이 출력 사운드신호에 반영됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컬러와 패턴 정보를 이용하여 텍스타일 영상에 포함된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 이때, 감성을 표현하기 위해 고바야시의 10가지 감성 그룹 - {romantic, clear, natural, casual, elegant chic, dynamic, classic, dandy, modern}- 을 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 주관적인 감성을 물리적인 영상 특징으로 표현하기 위해 텍스타일을 구성하는 대표 컬러와 패턴을 추출 한다. 이 때 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다 추출된 컬러와 패턴 특징은 신경망을 이용한 분류기의 입력으로 사용되고, 분류기를 통해 입력 텍스타일이 임의의 감성을 가지는지 여부가 결정된다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 인위적인 도메인, 패션 도메인, 인테리어 도메인에서 얻어진 389장의 텍스타일 영상에서 실험하였다. 다양한 도메인의 영상에 대해 사용된 결과 제안된 방법은 100%의 정확도와 99%의 재현율을 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 감성인식 방법이 다양한 텍스타일 관련 산업분야에 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.
이 연구는 영화편집론에서 감정과 커뮤니케이션에 관한 논의를 고찰하였다. 커뮤니케이션 형식으로서의 편집을 통해, 관객은 이야기의 새로운 사실이나 그 사실의 세부로서 새로운 쇼트에 반응하며, 새로운 쇼트는 관객의 귀납적 능력을 이용한다. 쿨레쇼프는 유명한 모주킨 실험을 통해 편집이 개별 쇼트의 내용을 넘어서는 감정과 연상을 이끈다는 것을 보여주고자 했다. 180도 법칙, 시선과 동작의 일치, 30도 법칙, 사운드의 지속성, 빛과 색의 연속성 등의 기술을 활용하는 연속편집은 감정을 강화시킨다. 영화의 감정 효과를 극대화하는 대표적인 장치가 시점편집이다. 영화 내레이션의 목적에 봉사하는 시점편집은 감정 커뮤니케이션을 실행하고 설득하는 강력한 수단이다.
One of the main motivations of this research process is to develop an adaptable VR model whose color can be changed according to the emotional information of user. This paper addresses how to define color scheme and combine colors with harmony. The adaptable color of the VR model consists of three processes: emotional keyword identification, the color combination and the VR model adaptation processes. We have used the biorhythm to derive the emotional keyword which is used to find the color harmony scheme. The color harmony scheme provides information for the color combination of the VR model. Finally, we have obtained the VR model which color has been changed using the identified color schema.
Emotional semantics are the highest level of semantics that can be extracted from an image. Constructing a system that can automatically recognize the emotional semantics from images will be significant for marketing, smart healthcare, and deep human-computer interaction. To understand the direction of image emotion recognition as well as the general research methods, we summarize the current development trends and shed light on potential future research. The primary contributions of this paper are as follows. We investigate the color, texture, shape and contour features used for emotional semantics extraction. We establish two models that map images into emotional space and introduce in detail the various processes in the image emotional semantic recognition framework. We also discuss important datasets and useful applications in the field such as garment image and image retrieval. We conclude with a brief discussion about future research trends.
The aim of this study is to investigate facial temperature changes induced by facial expression and emotional state in order to recognize a persons emotion using facial thermal images. Background: Facial thermal images have two advantages compared to visual images. Firstly, facial temperature measured by thermal camera does not depend on skin color, darkness, and lighting condition. Secondly, facial thermal images are changed not only by facial expression but also emotional state. To our knowledge, there is no study to concurrently investigate these two sources of facial temperature changes. Method: 231 students participated in the experiment. Four kinds of stimuli inducing anger, fear, boredom, and neutral were presented to participants and the facial temperatures were measured by an infrared camera. Each stimulus consisted of baseline and emotion period. Baseline period lasted during 1min and emotion period 1~3min. In the data analysis, the temperature differences between the baseline and emotion state were analyzed. Eyes, mouth, and glabella were selected for facial expression features, and forehead, nose, cheeks were selected for emotional state features. Results: The temperatures of eyes, mouth, glanella, forehead, and nose area were significantly decreased during the emotional experience and the changes were significantly different by the kind of emotion. The result of linear discriminant analysis for emotion recognition showed that the correct classification percentage in four emotions was 62.7% when using both facial expression features and emotional state features. The accuracy was slightly but significantly decreased at 56.7% when using only facial expression features, and the accuracy was 40.2% when using only emotional state features. Conclusion: Facial expression features are essential in emotion recognition, but emotion state features are also important to classify the emotion. Application: The results of this study can be applied to human-computer interaction system in the work places or the automobiles.
본 논문에서는 color, texture, shape의 정보를 통합 이용하여 내용기반 영상검색 시스템의 성능을 향상시키는 기법을 고찰하였다. 먼저 영상에 내재되어 있는 color를 분석 추출하여 몇 개의 대표색으로 요약 표현한 다음, 이를 활용한 근사치 측정도를 고안하였다. Texture정보 분석에 있어서는 영상의 주축 행렬 데이터를 통계적 접근 방법으로 추출하였다. Edge분석의 방법으로는 Edge 막대그래프에서 색상변환, 양자화, 필터링에 관련된 정보를 선행처리 후 Edge 정보를 추출하였다. 마지막으로, 본 연구의 결과인 내용기반 영상검색 시스템의 효율성을 precision-recall 분석과 실험적 결과를 통하여 입증하였다.
색은 중요한 시각적 자극 요인으로서 향 연상과 식별에 있어 교차-양상적 영향을 미친다. 이에 본 연구는 향의 연상이 색상과 톤에 의해 체계적으로 변화하는지를 살펴봄으로써 색과 향의 교차-양상 연상 측면을 좀더 심층적으로 조사하고자 한다. 67명의 피실험자들은 33가지의 색채 자극(10가지 색상, 3가지 톤, 3가지 무채색)에 대한 4가지 전형적인 향수 유형(프레쉬, 플로럴, 오리엔탈, 우디)의 연상 정도를 각각 7점 척도로 평가 하였다. 통계 분석을 통해 4가지 향수의 연상 정도가 색채 자극의 10가지 색상에 따라 차별화된 패턴을 보이는 것을 알 수 있었다. 오리엔탈 유형을 제외한 나머지 세 가지 향에 있어서, 톤(특히, 밝기)과 향간의 교차-양상 연상관계가 체계적으로 변화하는 양상을 보였다(예를 들어, 플러럴 향과 색의 밝기는 양의 상관관계를 보임). 밝은 난색일수록 강한 플러럴향이 연상되는 반면, 우디향의 연상 정도는 낮게 나타났다. 선명하거나 밝은 한색일수록 프레쉬향이 강하게 연상되었다. 이러한 연구 결과를 통해 향수제품에 있어 시각과 후각간의 체계적인 공감각적 상호작용이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 견직물의 색채 특성이 촉감각/감성 이미지에 미치는 영향을 고찰하고 견직물의 역학적 성질과 색채 특성을 이용한 촉감각/감성 이미지 예측모델을 제안하고자 하였다. 연구결과로서 무채색과 유채색 견직물 모두 견직물의 역학적 성질이 기본적으로 촉감각/감성 이미지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 '매끄럽다', '하늘하늘하다', '독특하다', '두껍다', '뻣뻣하다', '전원적이다', '캐주얼하다', '내추럴하다', '모던하다'는 무채색과 유채색에 따라 유의한 차이가 있었다. 특히 '두껍다'와 '뻣뻣하다'는 견직물이 Red 또는 Green 색상일 때, 그리고 pale 또는 vivid 색조일 때 무채색일 때보다 더 강하게 인지되었고, '전원적이다'와 '캐주얼하다'는 Green 색상의 견직물과 pale 또는 vivid 색조의 견직물에서 무채색 견직물에서보다 더 강하게 느껴지는 경향이어서, 견직물의 색채가 주관적 촉감각/감성에 영향을 줄 수 있음을 시사하였다. 마지막으로 역학적 성질과 색채 특성을 함께 설명변수로 이용한 예측모델을 수립하여 제안하였다.
본 논문은 시각장애인의 문화향유권 확대를 위하여 현재 비중 있게 다루어지지 않고 있는 감각인 후각을 사용한 새로운 미술작품 감상법 개발의 가능성에 대하여 다루고 있다. 인간의 후각은 현대사회에서는 크게 중요시되지 않는 감각이지만 이는 문화적인 요인에 의한 것이며, 생물학적인 관점에서 후각은 실용적 활용 가능성을 충분히 지닌 감각이다. 본 연구에서는 여러 종류의 향이 후각을 통하여 인지될 때 각각 고유의 색상 및 개념과 무의식적인 연관 관계를 지니고 있음을 가정하였고, 이를 향의 색 지향성과 개념 지향성이라는 용어로 나타내었다. 연구자들은 실험을 통하여 특정한 일부 향에 색 지향성과 개념 지향성이 존재함을 확인하였고 이러한 향을 활용하여 시각장애인들에게 미술작품에 사용된 색상에 대한 정보를 전달하는데 성공하였다. 본 연구를 기반으로 색채가 지닌 명도와 채도 및 더 다양한 색상을 전달할 수 있는 색-개념 지향성 향의 활용에 관한 연구를 지속할 수 있기를 희망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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