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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 안재형
- 발행연도
- 2014
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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감성 인식은 기계가 작업을 자동적으로 판단하여 인간의 감성을 인식하도록 하는 것이다. 인간의 감성은 매우 주관적이므로 객관적인 측정이 불가능하다. 따라서 감성 인식의 목표는 가급적 많은 사람들이 공감하는 척도를 만드는 것이다. 영상에서의 감성 인식은 영상의 여러 가지 특징을 감성과 매칭하는 방법으로 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 영상 등급을 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 등급의 색상 정보를 데이터화하고, 입력 의류 영상에서 추출한 색상을 저장된 색상 데이터와 비교하여 가장 유사한 색상을 찾고, 이 색상과 연관된 감성을 출력한다. 제안된 시스템은 한 의류 영상에서 최대 3개까지 감성을 찾을 수 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 70명의 관찰자가 검사하였다. 그 결과에 따르면 제안한 시스템이 인식한 감성과 관찰자의 감성이 매우 유사하였다.
목차
I. 서 론 1Ⅱ. 관련 연구 42.1 감성 인식을 위한 색상 모델 42.1.1 고바야시 영상 등급 모델 42.1.2 Russell의 2차원 감성도 모델 72.2 영상 분할 방법 102.3 감성 인식 관련 연구 152.3.1 내용기반 검색 152.3.2 기존의 감성 인식 관련 연구 16III. 컬러 영상 등급을 이용한 감성 인식 방법 183.1 감성 그룹 정의 193.2 영상 처리 과정 213.2.1 영상 정규화 213.2.2 영상 분할 및 색상 추출 223.2.3 색상 조합 생성 243.2.4 감성 그룹 매칭 25IV. 실험 결과 및 검토 274.1 실험 환경 및 결과 274.2 성능 평가 314.3 감성을 기반으로 한 의류 추천 프로그램 35Ⅵ. 결 론 39참 고 문 헌 41
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