KCI등재
감성 기반 영상 검색을 위한 확률적 감성 모델 구현
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학술지명
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발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
KDC
569
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
579-590(12쪽)
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0
제공처
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최근 감성 공학의 중요성이 높아짐에 따라 사람의 감성을 영상 색인과 검색에 적용하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 사람의 감성은 매우 주관적이기 때문에 영상에서 이러한 감성을 인식하는 것은 매우 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 영상에서 추출된 색상 조합을 이용하여 영상과 관련된 감성을 자동으로 인식할 수 있는 확률적 감성 모델 (PAM)을 제안한다. 제안된 확률적 감성 모델은 영역 분할 색상 조합 추출 감성 맵핑의 3 개의 모듈들로 구성되어 있다. 영역 분할 단계에서는 mean-shift clustering을 이용하여 영상을 색상 영역으로 분할한다. 색상 조합 추출 단계는 먼저 분할된 영역들은 영역 특성을 기반으로 하여 그 자신의 중요도가 계산되며 이 중요도를 기반으로 중요한 영역들을 선택한다. 선택된 중요 영역들간의 관계를 영역 인접 그래프를 이용하여 분석한 후 서로 인접한 영역들의 색상들을 조합하여 색상 조합을 추출한다. 마지막으로 감성 맵핑 단계에서는 추출된 색상 조합들을 미리 정의된 감성 공간 상의 감성과 맵핑하여 영상의 감성을 예측한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 52 명의 사용자들의 평과 결과와 비교된다. 실험을 위해 웹에서 수집된 사진 영상들을 이용하였고 평가 결과 제안된 방법은 실제 영상 색인 및 검색에 적용이 가능하다는 것을 보였다.
더보기With increasing importance of affective computing it becomes necessary to retrieve and process images according to human affects or preference. However judging such affective qualities of images is a highly subjective task. In spite of the lack of firm rules certain features in images are believed to be more related than certain others. In this paper we suggest predicting certain affective features included in an image using color composition that constitutes the scene. Using such a feature is inspired from Kobayashi's color scale that studies the relation between colors/color compositions and human's affects. Thus we propose a Probabilistic Affective Model (PAM) to estimate the probabilities that an image is related to certain affective features. For this we segment an image using mean-shift clustering algorithm and extract more important regions which are called seed regions based on their properties. Thereafter we find the dominant color compositions among those seed regions and their neighboring regions. Finally from such color compositions we infer the numerical ratings for some affective features. To assess the effectiveness of our PAM we compared its results with 52 users' affective judgments. It was tested with online photo images then the results show our PAM produced the recall of 85.22% and the precision of 78.16% on average. Potential applications include content-based image retrieval and design of web page interfaces.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2014-09-01 | 평가 | 학술지 통합(기타) | |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KIISE : Software and Applications | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2008-10-17 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KISS : Software and Applications | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
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