Метод обработки изображений для получения априорных оценок направленности и силы их эмоционального влияния на человека

УДК 159.938.26

И. В. Вилкаускас, научный сотрудник, Е. В. Логунова, научный сотрудник,

ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт прикладных проблем» (ГосНИИПП), Санкт-Петербург

Метод обработки изображений для получения априорных оценок направленности и силы их эмоционального влияния на человека

Ключевые слова: эмоционально-комфортное восприятие, сравнение цветовых образов, натуральные сцены. Keywords: emotionally comfortable perception, color image matching, natural images.

В статье рассмотрен метод статистического сопоставления целевого изображения с эталонной базой цветовых образов, описываемых определенной моделью эмоционального восприятия. Предложенный метод статистической оценки эмоционального восприятия изображения позволяет прогнозировать направленность реакции человека на представленный цветовой образ.

Введение

В последнее время все чаще встает вопрос о психологическом здоровье личности как результате оптимального функционирования всех психических структур, что так необходимо для полноценной жизнедеятельности человека. Активно изучаются факторы его формирования и причины ухудшения. Известно [1], что психологическое здоровье наполняет человека субъективным ощущением благополучия. От параметров и характера воспринимаемых визуальных стимулов зависит формирование психологического комфорта человека. Одной из таких характеристик является цвет, семантическая составляющая практически любого образа. Уровень комфортности определенных цветовых компонентов может являться направляющим механизмом для выбора того или иного объекта.

Психологическое тестирование позволяет определить уровень комфортности восприятия цветового образа. Существующие исследования оценки воздействия цвета изучают одно- или двухцветные образы [2, 3]. Тем не менее многообразие цветовых сочетаний в натуральных визуальных сценах делает актуальным создание автоматизированного инструментария оценки уровня комфортности восприятия визуального стимула на основе стати-

стического сопоставления целевого изображения с эталонной базой цветовых образов. Такая методика позволит существенно сократить временные затраты на проведение психологического исследования и обработку результатов.

Для решения проблемы необходимо:

1) составление эталонной базы цветных изображений с известными характеристиками эмоционального воздействия на человека;

2) разработка метрики для сравнения цветовых образов.

В результате каждое изображение можно будет сопоставить с наиболее близким к нему изображе-ним из базы, которое и позволит спрогнозировать направленность и силу его эмоционального воздействия на человека.

Составление эталонной базы цветных изображений

Цвет является семантической составляющей визуального образа, и при нечетком изображении именно он становится источником нехватающей информации, так как цветовая динамика формирует ассоциативные процессы, которые запускают существующие «эталонные образы», а следовательно, и эмоциональные состояния, которые, в свою очередь, являются решающими для принятия решения. Эти качества цвета и дают возможность изучать психологам стереотипное восприятие цветовых образов определенной группой людей.

Нереально исследовать все возможные сочетания цветов с учетом их пространственного распределения, поскольку количество вариантов стимулов, которые потребуется проверить в психологическом эксперименте, превышает все разумные пределы. Поэтому было решено исследовать только такие

сочетания, которые являются значимыми для человека в силу того, что он сталкивается с ними в повседневной жизни либо они приобрели для него сигнальное значение в ходе биологической или социальной эволюции.

При создании эталонной базы цветовых образов были использованы фотографии различных пейзажей и искусственно созданные фоны, применяемые для оформления различных дизайнерских проектов. Фотографии, содержащие образы людей и животных, в данном исследовании не использовались.

Для исследования было подготовлено 90 изображений сцен, имеющих следующие тематические направления:

• техногенные катастрофы (взрыв, огонь, дым и т. д.) — 20 %;

• лесные пейзажи (березовая роща, сосновый бор, болото, луг) — 20 %;

• море (море и песок, море и закат) — 20 %;

• городские пейзажи (улица, силуэт города) — 20 %;

• искусственно созданные фоны — 20 %.

Семантическая модель эмоционального психологического комфорта цветового образа может быть представлена в двух аспектах: символической сиг-нификации и семантики цвета. Сигнальная основа цветного образа опирается на систему цветовых символов (знаков), свойственную определенной культуре, в которой учитываются особенности воспитания, религии, география проживания человека [6].

Для обобщенной оценки цветности изображения было необходимо понизить на нем степень детализации объектов, т. е. «размыть» их. Цвет при восприятии нечеткого изображения становится источником недостающей информации, так как цветовая

а)

Рис. 1

Результат применения механизма размытия к изображениям: а — изображение сцены «выгоревший лес»; б — изображение сцены «ива на берегу реки»

палитра формирует ассоциативные процессы, которые запускают существующие «эталонные образы», а следовательно, и эмоциональные состояния.

На основании существующих моделей пространственно-частотной фильтрации изображения [7] как механизма работы рецептивных полей зрительной системы человека для размытия используется осе-симметричный гауссов фильтр низких частот, где радиус ядра фильтра зависит от угловых размеров изображения (рис. 1, также см. обложку с. 3).

Необходимо отметить, что на рис. 1 показан только механизм размытия изображения. При реализации программного обеспечения статистической оценки визуальных стимулов цвет исходного изображения сохраняется.

Вероятно, для корректной интерпретации перцептивного значения цветового образа эталонные пейзажи должны соответствовать региону проживания респондентов.

Методика исследования цветовых образов

Цветовой образ формирует у людей различные типы эмоций. Однако первая реакция человека зависит от эмоционального тона ощущений, основная функция которого состоит в том, чтобы передать организму информацию о характере сигнала по семантическому признаку: «полезность» — «вредность». Это первая и самая простая форма реагирования, дающая организму при встрече с незнакомым объектом возможность дать быстрое, хотя и предварительное, решение [4]. Проявление чувственного тона ощущений нам задано природой и не зависит от нашей воли, оно является своеобразной видовой памятью, аккумулирующей наиболее общие и часто встречающиеся признаки опасности, которые сохраняются на протяжении всего естественного отбора [5]. Эмоционально положительный тон формирует комфорт, отрицательный — дискомфорт.

Для определения полюса комфортности восприятия цветового образа респондентам предлагалось определить эмоцию, которую вызывает оцениваемое изображение. Для выбора предлагалось:

1) удивление, умиление, радость, восторг, любовь, счастье, спокойствие — данные эмоциональные категории свидетельствуют о комфортном восприятии;

2) печаль, грусть, горе, тревожность, опасность, ужас, тоска, отвращение, ненависть, готовность, ожидание, беспокойство, гнев, агрессия, ярость, усталость, депрессия, испуг, паника — дискомфортное восприятие.

Однако формирование психологически комфортного восприятия цветного визуального образа зависит от нескольких условий:

1) наличия или отсутствия ощущения опасных признаков;

2) естественности сочетания цветов;

3) мотивационных образований, формируемых такой эмоцией, как интерес, — необходимой для активной деятельности человека.

Для исследования восприятия цветового образа на основе указанных признаков эмоционального психологического комфорта респондентам предлагалось оценить предъявляемые фоны по трем шкалам: «опасен» — «безопасен», «интересен» — «неинтересен», «естественное» — «неестественное» сочетание цветов. Оценка производилась по шкалам, имеющим балльную систему от +7 до —7. Положительные значения по шкалам говорят о комфортности восприятия визуального образа, отрицательные значения — о дискомфортности.

Шкала «безопасность» характеризует такой фактор психологического здоровья человека, как физический комфорт. При ощущении опасности у человека срабатывают защитные реакции «избегания», «нападения», что, в свою очередь, вызывает у человека дискомфорт. Шкала «естественность» (в данном случае сочетания цветов) применяется для определения уровня соответствия используемых цветов в сложной сцене индивидуальным особенностям и вкусам человека, которые определяют психологический уровень комфорта. Так, природные ландшафты наиболее приятны для визуального восприятия человека, поэтому и естественность сочетания цветов у большинства людей также формирует комфортные ощущения.

Шкала «интерес» определяет уровень мотиваци-онного компонента, т. е. обеспечивает селективную функцию процессов внимания и познавательную активность при восприятии визуальной информации. Отсутствие эмоций при восприятии зрительной информации приводит к автоматическому выполнению задач, что снижает мотивацию человека и эмоциональный тонус ощущений.

Далее от рассмотрения совместных показателей значений по шкалам «естественность» — «безопасность» — «интерес» осуществляется переход к интегральному показателю, на основании значений которого производится разделение на подкатегории степени комфортности или дискомфортности восприятия (алгоритм получения интегрального показателя приведен в описании результатов исследования). Эмпирически определены диапазоны значений интегрального показателя, соответствующие различным оценкам уровня комфортности: 19—24 балла — высокая степень комфортности восприятия цветового образа; 18—15 баллов — средняя степень комфортности; 14—12 баллов — низкая степень комфортности; 11—8 баллов — низкая степень дискомфортности; 7—5 баллов — средняя степень дискомфортности; 4—0 баллов — высокая степень дискомфортности.

Применительно к каждому цветовому образу из эталонной базы, для которого получены оценки по шкалам «естественность» — «безопасность» — «интерес», программно вычисляется интегральный по-

казатель и ставится в соответствие оценка уровня комфортности восприятия. Любой анализируемый цветовой образ сопоставляется с наиболее близким по цветности изображением из эталонной базы, по которому оценивается степень комфортности восприятия данного цветового образа.

Метод статистической оценки цветового сходства визуальных стимулов

Размытые образы натуральных сцен чаще всего содержат составляющие, локализованные в относительно узком диапазоне цветового спектра. Тем не менее метод оценки цветового сходства изображений в общем случае должен учитывать как значение средней цветности изображения, так и ее пространственное распределение.

В качестве наиболее простой метрики сравнения цветности цифровых изображений используется отношение сумм интенсивностей пикселей в каждой плоскости используемого цветового пространства (например, RGB и Lab). Для нормировки диапазона значений данной метрики минимальное значение суммы относится к максимальному. Например, для каналов красного изображений A и B (имеющих размеры M х N пикселей, в общем случае неравные) метрика имеет вид 8r = min ( 2m „Ra, ^т „Rb)/ /max(^т„Ra, ^т,nRb), где т = 1, ..., M, n = 1, ..., N. Критерием близости изображений по цветности является одновременное превышение величинами 8r, §G, §b заданных пороговых значений для каждого цветового канала. Чем ближе значение порога к единице, тем выше точность сопоставления цветности сравниваемых изображений.

В аспекте представленной работы важным свойством критерия цветового сходства является возможность сопоставления изображений по светлоте цвета. Так, светло-зеленый и темно-зеленый размытые фоны (луг и болото) вызывают различные эмоциональные реакции наблюдателей.

В дополнение к вышеописанной метрике (статистике) рассмотрим гистограмму значений пикселей цветовых каналов изображений. Методы, основанные на сравнении цветовых гистограмм, широко применяются в системах индексации поисковых сервисов [8—10].

Здесь необходимо отметить, что среди метрик сравнения гистограмм цветовых изображений выделяют поточечные (англ. Bin-by-Bin Dissimilarity Measures) и взаимные (англ. Cross-Bin Dissimilarity Measures). Как понятно из названия, поточечные метрики позволяют сравнить значения соответствующих столбцов гистограмм H = {hj и K = {hj. Взаимные метрики позволяют сравнивать также несоответствующие столбцы гистограмм, т. е. ht и ht для i Ф j, где i, j — индексы столбцов (Bins) гистограммы [8]. Здесь в вычислительном плане удобно использовать метрики, основанные на оценке эм-

пирических функций распределения (ЭФР) интен-сивностей пикселей в каждой плоскости используемого цветового пространства, поскольку переход от гистограммы {h.} к эмпирической функции {hi} легко реализовать посредством операции кумулятивной (накопленной) суммы.

Для сопоставления гистограмм цветовых каналов используется метрика расстояния совпадения

1 " i

dM (matching distance): dM (H, K) = — E h? - k? ,

i=1

где H и K — гистограммы интенсивностей цветового канала сравниваемых изображений; h? и k? — соответствующие им отсчеты эмпирических функций распределения; n — количество отсчетов ЭФР (столбцов гистограммы). Критерием близости изображений по цветности является одновременное превышение пороговых значений величины (1 — dM) для каждого цветового канала.

От независимых для каждой цветовой плоскости ЭФР перейдем к рассмотрению совместной функции распределения цветности пикселей (3-мерной в цветовых пространствах RGB или Lab). Такую совместную функцию распределения можно записать:

1 П

hA,B,C (a' b' c) = 11 E 1{A. <a, B. <b, C. <cY

i=1 1 1 1 1 '

где A, B и C — цветовые плоскости анализируемого изображения (RGB или Lab); 1D — индикатор события D; n — количество пикселей в анализируемом изображении.

Предварительно вычисляются цветовые статистики эталонных изображений (элементарные статистики типа dp, dG, §в, и h3L ь). В целях минимизации вычислительных затрат изображения предварительно приводятся к размерам 256 х 256, а значения цветовых пикселей квантуются до 8 уровней, тогда палитра анализируемых цветовых оттенков составляет 83. Для каждого анализируемого изображения вычисляется 3-мерная совместная функция распределения интенсивности пикселей цветовых плоскостей в цветовом пространстве CIE Lab, на основе которой по всей базе эталонных изображений вычисляется значение метрики dM и находятся наиболее близкие изображения по критерию превышения порогового значения величины (1 — dM). Эмпирически подобранная на основании экспертной оценки нижняя граница порогового значения величины (1 — dM) установлена на уровне 0,95. Выбор порогового значения ниже уровня 0,95 ведет к существенному увеличению количества ложных оценок с точки зрения экспертного анализа.

Критерий сопоставления гистограмм цветовых каналов изображений обладает большей точностью сравнения изображений, поскольку оперирует характеристикой распределения цвета. Тем не менее в задаче сравнительного анализа размытых изображений естественных сцен, где, как правило, имеет

место плавное пространственное изменение цветности, достаточную для практики точность дает и применение элементарных статистик цветовых каналов изображений.

Независимо от используемой метрики цветовой близости изображений точность сопоставления существенно зависит от качества составления базы эталонных изображений естественных сцен (пейзажей). Так, созданная база должна удовлетворять требованию репрезентативности, т. е. содержать несколько экземпляров изображений со сходными перцептивными оценками и цветностью.

Результаты

экспериментальных исследований

При проведении исследования была выявлена оценка уровня эмоциональной комфортности визуального цветного образа. Для каждого фона составленной стимульной базы были рассчитаны оценки по трем шкалам разработанной модели, вычислен интегральный показатель и определена эмоциональная категория. В ходе проведения исследования было протестировано 25 человек: 55 % женщин и 45 % мужчин в возрасте от 23 до 35 лет.

Оценки респондентов для всех анализируемых цветовых образов эталонной базы (90 изображений) в 3-мерном пространстве «естественность» — «безопасность» — «интерес» показаны на рис. 2.

Анализ результатов показал, что соотношение цветового образа с определенной категорией эмоции разделяет их на две группы изображений: первая группа изображений характеризуется комфортным восприятием цветовых образов, вторая группа изображений — дискомфортным восприятием. Структурность семантического значения цветового образа определялась полученными оценками по трем шкалам.

Для разделения выделенных классов изображений на эмоциональные категории строится проекция точек на прямую, соединяющую центры кластеров (на рис. 2 показана штриховой линией), и вычисляются количества изображений, принадлежащих различным классам и приходящихся на фиксированный интервал длины оси. Результат приведен на рис. 3.

Предложенный метод оценки распределения точек вдоль оси позволяет перейти от рассмотрения трех показателей к одному интегральному и ввести балльную оценку уровня комфортности с учетом значения семантических признаков. Таким образом, числовое значение интегрального показателя (балла) геометрически имеет смысл расстояния от начала отрезка, проходящего через центры выделенных кластеров, до точки проекции оценок по шкалам.

Замечено, что определяющими признаками комфорта являются оценки по шкалам «естествен-

Технические средства и технологии обеспечения Безопасности человека

и в

О •)

в

И

,................Ч^ть*"^ : "•>

» X .  ________*

.....* * - Ч

.....

_____ | » X Ч к N

-- С^ "' « VI Г

х X

X» & X

Безопасность

Ч......

: ♦ : I *ЧС* *

* « ж а. «г • ♦

Т ">Г""«

: * : & ; ♦ х * ..............

-2 0 2 Безопасность

о н н е

и и

т с

Н-2

-6

-8 -6

-6

-2

н

К

*

♦:

!____I

♦

»"Г

****

: / * • Л* *•

¿х к

V ^ ж V »; X X г- V-х-Г,ХГ-яг-----;

х ^ : х* *

я «

% *

\tjJf"*""

V х"

х

^ X X

X X X х

-х-х-х-----;..........

-4-2 0 2

Интерес

♦ х

\ >Гх \ X *Х X V • *** 1\ *х йг'х ♦ X ♦ X ♦ ♦ ♦ I ♦ 1 н ♦ \

........ -------------* - - --ХЭ^-Ой I X I . X ' хХ ф > ; х ; х ; 1 >♦ ' х * ' х X * ! ♦ !

♦ ч ♦ -к ч ; ¿'Г :________

! х ! : ; х х X ' х , * . X ; *: ! ! х X X X ^ 1 1

г"......Г.....VI" жх | \ \

-6 -4 -2 0 2 4 6 8

Безопасность

Рис. 2

Распределение оценок респондентов для цветовых образов эталонной базы

ность», отвечающие за формирование визуального комфорта человека, и «безопасность», которые свидетельствуют об отсутствии какой-либо угрозы.

Шкала «интерес» определяет факторы, которые, скорее всего, характеризуют пассивность либо активность поведения.

Стоит обратить внимание на цветовые образы, относящиеся к изображениям сцен тематической направленности «техногенные катастрофы», в частности «огонь» и «взрыв». Такие образы чаще всего соотносились респондентами с категорией эмоций, являющейся признаком дискомфортного восприятия. Они имеют высокие отрицательные оценки

по шкале «безопасность», но при этом высокие положительные оценки по шкале «интерес». Такие семантические характеристики указывают на то, что цветовой образ привлекает внимание, но может нести в себе определенные признаки угрозы, т. е. дискомфорта, что и побуждает человека к активным действиям.

При анализе результатов выявлено, что низкому уровню эмоционально комфортного восприятия (14—12 баллов) соответствуют 11 % исследуемых цветовых образов, высокому уровню (19—24 балла) — 10 %, среднему уровню комфортности (18—15 баллов) — 35 % (рис. 3). Дискомфортными

80 70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 -

Комфортные Дискомфортные Центр кластера

12

15

18

21

24

Рис. 3

Оценка количества проекций изображений, принадлежащих разным классам, на интервал длины прямой, соединяющей центры кластеров

являются 45 % исследуемых цветовых образов, из них 34 % оценены как имеющие низкий уровень эмоционально дискомфортного восприятия (11—8 баллов), 11 % — как имеющие средний уровень дискомфортности (7—5 баллов).

В ходе исследования были получены оценки эмоционально комфортного (дискомфортного) восприятия всех исследуемых цветовых образов. Исследованные цветовые образы натуральных сцен были заложены в эталонную базу, которая является основой для статистической оценки сходства цветовых образов.

Апробация результатов на базе изображений, имеющих синтетический характер происхождения

Для апробации характеристик разработанного метода оценка точности сопоставления изображений проводилась на базе изображений, имеющих синтетический характер происхождения (цветовые градиенты). Синтезирован 51 цветовой образ. Изображения характеризуются плавным градиентом

Рис. 4

Результат применения механизма размытия к кадру телевизионной заставки

цвета и имеют преимущественно несколько основных цветов. Пример такого стимула показан на рис. 4 (также см. обложку, с. 3).

Респондентам предлагалось оценить эмоциональный тон предъявляемого цветового образа (комфортен, дискомфортен). Далее синтезированный цветовой тон с использованием разработанного инструментария сопоставлялся с наиболее близким образом из эталонной базы и сличались экспертные оценки текущего и эталонного цветовых фонов по уровню комфортности восприятия.

Установлено, что доля ошибок обнаружения (сопоставления) составляет 0,1176 для полной группы изображений (6/51). При этом все примеры некорректных оценок (ложного срабатывания) относятся лишь к комфортным изображениям [доля ошибки обнаружения 0,260 (6/23)].

Изучение цветности этого примера показало, что ближе всего данное изображение к изображениям сцен «огонь». Приведенное изображение имеет балл —7 и относится к среднему уровеню дискомфортности восприятия. Такой метод позволяет оценить визуальный стимул и прогнозировать направленность эмоциональной реакции.

Заключение

Таким образом, для решения задачи оценки эмоциональной комфортности восприятия цветового образа предложен метод, объединяющий психологические аспекты исследуемой предметной области с возможностями статистического анализа цифровых изображений. В основе метода лежит оценка цветовой близости исследуемого изображения к изображениям эталонной базы естественных сцен, предварительно прошедших оценку респондентами по нескольким шкалам.

0

3

6

9

Иллюстрации к статье Вилкаускаса И. В., Логуновой Е. В. «МЕТОД ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ АПРИОРНЫХ ОЦЕНОК НАПРАВЛЕННОСТИ И СИЛЫ ИХ ЭМОЦИОНАЛЬНОГО ВЛИЯНИЯ НА ЧЕЛОВЕКА»

Рис. 4. Результат применения механизма размытия к кадру телевизионной заставки

Созданная методика исследования и автоматизированный инструментарий оценки уровня комфортности восприятия образа на основе статистического сопоставления целевого изображения с эталонной базой цветовых образов позволили существенно сократить временные затраты на проведение психологического исследования.

Предложенный метод исследования позволяет быстро и экономично оценить степень комфортности визуальной продукции различного типа (например, оформление интернет-сайтов различных тематик).

Для выявления эмоционально значимых факторов изображения, обусловленных сочетанием и распределением его цветовых составляющих, метод может быть распространен на эталонные изображения иного характера.

Литература

1. Маслоу А. Психология бытия. М., 1997.

2. Max Luscher. Das Harmoniegesetz in uns. Berlin: Ullstein, 2003.

3. Фрилинг Г., Ауэр К. Человек—цвет—пространство. Прикладная цветопсихология. М.: Стройиздат, 1973.

4. Ильин Е. П. Эмоции и чувства. СПб.: Питер, 2007.

5. Симонов П.В. Эмоциональный мозг. М.: Наука, 1966.

6. Яньшин П. В. Психосемантика цвета. СПб.: Речь, 2006.

7. Ginsburg A. P., Albrecht D. G. On a filter approach to understanding the perception of visual form // Recognition of Pattern and Form. Berlin: Springer, 1982. P. 175-192.

8. Rubner Y., Tomasi C., Guibas L. J. The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval // International Journal of Computer Vision. 2000. N 40 (2). P. 99-121.

9. Royo C. V. Image-Based Query by Example Using MPEG-7 Visual Descriptors // Degree's Final Project Dissertation. UPC. 2010.

10. Jeong S. Histogram-Based Color Image Retrieval // Psych221/ EE362 Project Presentation. Stanford University, 2002.

УДК 615.47:616-085

Р. А. Колесников, заместитель начальника отдела, В. Н. Носов, д-р мед. наук, ведущий научный сотрудник, М. В. Тимофеев, научный сотрудник, А. В. Зайцева, инженер-программист,

ФГУП «Государственный научно-исследовательский институт прикладных проблем» (ГосНИИПП), Санкт-Петербург

Методы оценки влияния факторов окружающей среды на организм человека по характеристикам деятельности операторов ПЭВМ

Ключевые слова: ПЭВМ, динамические характеристики, компьютерный почерк, функциональное состояние, метод, близлежащие клавиши, клавиатура, время нажатий.

Keywords: desktop (PC), behavioral data, computer typewriting, functional state, method, neighboring keys, keyboard, key pressing time.

Исследование посвящено созданию метода и проведению оценки общего функционального состояние оператора ПЭВМ на основе анализа динамических характеристик, компьютерного почерка.

Введение

Восприимчивость человека к геофизическим и гелиофизическим воздействиям изучена в медицинском плане достаточно хорошо. Известно, что

самочувствие и работоспособность человека во многих случаях значимо ухудшаются при неблагоприятных геофизических условиях, причем это влияние сугубо индивидуально. Оценка индивидуальной чувствительности человека к таким факторам представляет интерес как с медицинской точки зрения, так и с точки зрения обеспечения надежности работы сложных человекомашинных систем.

Высокая степень внедрения информационных технологий с использованием ПЭВМ в разные сферы жизни ставит вопрос об оценке влияния самих ПЭВМ на пользователей, включая изменения функционального состояния организма в течение рабо-