The Study for Emotion Analysis from Images depend on Machine Learning Models

초록

인간은 일반적으로 시각 의존적인 동물이다. 눈으로 들어오는 정보들이 인간에게 가장 많은 영향을 미친다. 인터넷의 발달을 통해서 단순한 경험이 아닌 온라인을 통해서 더 많은 이미지들에 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 주어진 이미지들이 사용자들에게 어떤 감성을 줄 수 있는지를 예측해둔다면, 사용자들이 이미지를 검색하거나 분류할 때 조금 더 도움이 될 수 있다. 기계학습의 발전에 따라서 콘텐츠에서 감성을 예측하는 연구들이 많아졌지만, 기계학습 모델중 어떤 것이 감성 예측에 효과적인지에 대한 분석은 미비하였다. 본 연구는 시각적 정보인, 이미지들의 색상정보를 기반으로 감성을 예측해내는 연구를 진행한다. 네 가지의 대표적 감성을 분류하고 주어진 이미지들을 네 가지의 감성 중 하나로 크롤링한다. 수집된 데이터를 기준으로 다양한 기계학습을 통해서, 각 모델 중에 가장 어울리는 모델을 찾고, 각각의 기계학습 모델의 결과를 분석한다. 이를 통해 최종적으로 색채를 기반으로 이미지를 분석하는 것이 타당한지에 대해서 정리한다.

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