SEMÁNTICA DE LAS IMÁGENES A TRAVÉS DE LA PSICOLOGÍA DEL COLOR “SEMCO”

NATHALY ARIAS TORRES CRISTIAN DAVID CIFUENTES SALAMANCA

UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA FACULTAD DE INGENIERÍA

INGENIERÍA EN MULTIMEDIA BOGOTÁ D.C.

2015

SEMÁNTICA DE LAS IMÁGENES A TRAVÉS DE LA PSICOLOGÍA DEL COLOR “SEMCO”

Nathaly Arias Torres Cristian David Cifuentes Salamanca

TRABAJO DE GRADO PARA OPTAR POR EL TÍTULO DE INGENIERO EN MULTIMEDIA

Director: Eduard Leonardo Sierra Ballén Ingeniero de Sistemas

Co-Director: Wilman Helioth Sánchez Ingeniero de Sistemas

UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA FACULTAD DE INGENIERÍA

INGENIERÍA EN MULTIMEDIA BOGOTÁ D.C.

2015

Nota de Aceptación

Presidente del Jurado

Jurado

Jurado

Bogotá D.C., 28 de Agosto de 2015

A nuestros padres y amigos.

AGRADECIMIENTOS

A Dios por habernos guiado en este camino. A nuestros directores Eduard Sierra y Helioth Sánchez por apoyarnos y ser fuente de sabiduría durante toda la carrera. A Ashley Navas Sandoval y Laura Riaño Sarmiento por apoyarnos en la construcción de imágenes digitales para las pruebas de este proyecto. A Daniela Espitia por apoyarnos en el inicio de este proyecto. A nuestra familia y amigos por habernos brindado su apoyo cuando más lo necesitamos.

CONTENIDO

INTRODUCCIÓN. ................................................................................................................ 14

1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA. ................................................................................... 16

1.1. JUSTIFICACIÓN ................................................................................................... 16

1.2. OBJETIVOS .......................................................................................................... 16

1.2.1 OBJETIVO GENERAL ................................................................................... 16

1.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ......................................................................... 16

1.2.3 DELIMITACIÓN .............................................................................................. 17

2. MARCO DE REFERENCIA. ......................................................................................... 18

2.1. COLOR .................................................................................................................. 18

2.1.1 TEORÍA DEL COLOR .................................................................................... 19

2.1.1.1 CÍRCULO CROMÁTICO ............................................................................ 20

2.1.1.2 ATRIBUTOS DEL COLOR ......................................................................... 21

2.1.1.3 ARMONÍAS DE COLOR ............................................................................ 22

2.1.2 PERCEPCIÓN DEL COLOR ......................................................................... 24

2.1.2.1 OJO HUMANO ........................................................................................... 25

2.1.2.2 ESPECTRO VISIBLE ................................................................................. 27

2.2. PSICOLOGÍA DEL COLOR .................................................................................. 28

2.2.1 ORÍGEN ......................................................................................................... 28

2.2.2 EVA HELLER ................................................................................................. 29

2.2.2.1 PSICOLOGÍA DEL COLOR. CÓMO ACTÚAN LOS COLORES SOBRE

LOS SENTIMIENTOS Y LA RAZÓN ............................................................................ 29

2.2.2.2 COLORES PSICOLÓGICOS ..................................................................... 30

2.2.2.3 ACORDES CROMÁTICOS ........................................................................ 34

2.3. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES .................................................................... 35

2.3.1 MODELOS DE COLOR ................................................................................. 35

2.3.1.1 RGB ............................................................................................................ 35

2.3.1.2 HSI .............................................................................................................. 36

2.3.1.3 CMYK ......................................................................................................... 36

2.3.2 SEGMENTACIÓN DE COLOR ...................................................................... 37

2.3.2.1 K-MEANS ................................................................................................... 38

3. MÉTODO PARA LA IDENTIFICACIÓN DE LA SEMÁNTICA DEL COLOR EN

IMÁGENES. ......................................................................................................................... 40

3.1. MATERIALES ........................................................................................................ 40

3.1.1 BASE DE IMÁGENES ................................................................................... 40

3.1.2 SOFTWARE ................................................................................................... 41

3.2. DESCRIPCIÓN DEL MÉTODO COMPUTACIONAL ........................................... 41

3.3. PARTES DEL SISTEMA ....................................................................................... 41

3.3.1 BASE DE DATOS DE COLOR ...................................................................... 41

3.3.2 BASE DE DATOS DE ACORDES ................................................................. 42

3.3.3 SEGMENTACIÓN DE LA IMAGEN ............................................................... 43

3.3.4 CODIFICACIÓN DE LA IMAGEN .................................................................. 44

3.3.5 IDENTIFICACIÓN DEL EFECTO .................................................................. 45

4. ANÁLISIS Y RESULTADOS......................................................................................... 46

4.1. SEGMENTACIÓN DE LA IMAGEN .......................................................................... 46

4.2. CODIFICACIÓN DE LA IMAGEN ............................................................................. 47

4.3. IDENTIFICACIÓN DE EFECTO ............................................................................... 49

5. CONCLUSIONES ......................................................................................................... 53

BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................... 54

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Contrastes Psicológicos. Tomada de: Psicología del Color 33

Tabla 2. Medias Base de Datos de Color 42

Tabla 3. Posiciones de Colores 43

Tabla 4. Ejemplo Código Acorde Fantasía 43

Tabla 5. Código Acorde Original de Calor 48

Tabla 6. Código Resultado Acorde de Calor de w3schools 48

Tabla 7. Código Resultado Acorde de Calor de Pantone 48

Tabla 8. Resultados prueba del método 48

Tabla 9. Posibles confusiones de color 49

Tabla 10. Resultados del método con heurística 50

Tabla 11. Medias heurísticas 50

Tabla 12. Resultado Código Acorde Anticuado 51

Tabla 13. Resultado Código Acorde Barato 52

Tabla 14. Resultado Error Código Acorde Frío 52

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Colores Fríos y Cálidos. ........................................................................ 18

Figura 2. Primarios Sustractivos. ......................................................................... 19

Figura 3. Primarios aditivos. ................................................................................ 19

Figura 4. Colores Primarios y Secundarios en el arte. ......................................... 20

Figura 5. Círculo Cromático. ................................................................................ 21

Figura 6. Cualidades del Color............................................................................. 22

Figura 7. Colores Complementarios..................................................................... 22

Figura 8. Colores Adyacentes. ............................................................................. 23

Figura 9. Triadas.................................................................................................. 23

Figura 10. Colores Análogos. .............................................................................. 23

Figura 11. Dobles Complementarios. ................................................................... 24

Figura 12. Monocromáticos. ................................................................................ 24

Figura 13. Absorción de la luz.............................................................................. 25

Figura 14. Partes del ojo. ..................................................................................... 26

Figura 15. Conos y Bastones en la retina. ........................................................... 26

Figura 16. Espectro ondas electromagnéticas. .................................................... 27

Figura 17. Longitud de onda del espectro visible. ................................................ 27

Figura 18. Descomposición de la luz blanca. ....................................................... 28

Figura 19. Colores más y menos apreciados. ...................................................... 30

Figura 20. Ejemplo Contraste Psicológico. .......................................................... 34

Figura 21. Acordes cromáticos, Composición de colores ..................................... 34

Figura 22. Espacio de color RGB. ........................................................................ 35

Figura 23. Espacio de Color HSI. ......................................................................... 36

Figura 24. Espacio de Color CMYK. .................................................................... 37

Figura 25. Algoritmo de K-means. ....................................................................... 39

Figura 26. Ejemplo Base de Imágenes ................................................................ 40

Figura 27. Método Computacional SemCo .......................................................... 41

Figura 28. Acorde Fantasía .................................................................................. 42

Figura 29. Imagen Segmentada Acorde Fantasía ................................................ 44

Figura 30. Imágenes de entrada y salida del sistema de segmentación .............. 46

Figura 31. Error segmentación............................................................................. 47

Figura 32. Imágenes de entrada y salida sistema de codificación........................ 47

Figura 33. Imágenes de entrada y salida sistema de identificación de acorde ..... 49

Figura 34. Imágenes acorde Anticuado ............................................................... 51

Figura 35. Imágenes Acorde Barato .................................................................... 51

Figura 36. Imágenes error acorde frío.................................................................. 52

LISTA DE ANEXOS

Anexo1. Base de Acordes

GLOSARIO

ACORDES CROMÁTICOS: un acorde son combinaciones de colores que pueden dar significados diferentes. Cada color puede producir más de una sensación, en ocasiones los sentimientos pueden ser contradictorios y depende del contexto en el que se utilicen [15]. K-MEANS: el algoritmo K-means, creado por MacQueen en 1967 es el algoritmo de clustering más conocido y utilizado ya que es de muy simple aplicación y eficaz. Sigue un procedimiento simple de clasificación de un conjunto de objetos en un determinado número K de clústeres, K determinado a priori [9]. PSICOLOGÍA DEL COLOR: la psicología del color es un campo de estudio que está dirigido a analizar el efecto del color en la percepción y la conducta humana [12]. RGB: En el modelo RGB, cada color aparece en sus componentes espectrales primarios de rojo, verde y azul. Este tipo de modelo es utilizado en iluminación, televisión y monitores de ordenadores. El valor de cada canal toma valores de 0 a 255 [24]. SEGMENTACIÓN DE IMAGEN: la segmentación de imágenes se ocupa de descomponer una imagen en sus partes constituyentes, es decir, los objetos de interés y el fondo, basándose en ciertas características locales que nos permiten distinguir un objeto del fondo y objetos entre sí [2]. SEMÁNTICA: explicación de las estructuras y gramáticas que dan significado a los textos visuales [4]. SEMCO: sistema de identificación de efectos en imágenes (semántica del color).

RESUMEN La psicología del color es un campo, que ha estudiado la importancia, el simbolismo y los efectos del color en las personas. Según esta teoría, es posible describir diferentes sentimientos que se relacionan con un color en contextos distintos, y asociar un conjunto de colores a efectos que crean sentimientos e impresiones semejantes. Basados en lo anterior, este proyecto pretende proporcionar un método computacional de análisis semántico, aplicado a imágenes digitales, que identifique la composición de colores, para extraer efectos asociados a sentimientos e impresiones coherentes con la psicología del color. Para el desarrollo del estudio, se construyó un sistema que permite identificar efectos: sentimientos o impresiones, a partir de una imagen de entrada. El sistema consta de tres partes: una de segmentación de imagen basada en color; una de identificación de colores fundamentales, basado en la teoría de la psicología del color; y una tercera parte de identificación de efecto. Para la segmentación de color se usa un de método de agrupación, que identifica regiones de colores dominantes en la imagen, lo cual permite su posterior mapeo al espacio de color psicológico y análisis semántico. Finalmente, en la identificación semántica del efecto, según la teoría de la psicología del color, se realiza tomando los porcentajes de color dominante en la imagen, mapeados al espacio de color psicológico, lo que permite buscar su significado automáticamente, contra una base de conocimiento que contiene asociaciones entre grupos de colores y sus efectos planteados en la teoría de Eva Heller [15]. Palabras clave: Psicología del color, acordes cromáticos, segmentación, semántica.

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INTRODUCCIÓN.

El color es un factor de gran importancia para el ser humano, puesto que está presente en todo su contexto de manera ininterrumpida, y es capaz de evocar múltiples sensaciones y/o efectos en las personas. Es importante saber que el color no es fijo, varía dependiendo de diferentes aspectos como la luz, el receptor o el contexto; esto puede ser aplicado en áreas como las artes plásticas, el diseño, el marketing, la ciencia, la moda, entre otros y resulta de utilidad para orientar la toma de decisiones frente al uso del color con el fin de favorecer el cumplimiento de objetivos puntuales [28]. Observar e interpretar el color, ha sido parte de grandes investigaciones tanto en psicología como en teoría del color; buscando aprovechar las cualidades de este y así transmitir mensajes de una forma adecuada [26]. Basándose en la psicología del color se realizó un estudio en Alemania, que dio como resultado el libro “Psicología del Color”, donde Eva Heller explica lo que produce cada color en las personas, con base en su historia y su conocimiento psicológico. Adicional a esto, se planteó una serie de combinaciones de colores, las cuales pueden llegar a tener un significado específico dependiendo de la proporción y el contexto en el que se encuentren, denominados acordes cromáticos [15]. “Cada color provoca en nosotros una reacción espontánea, cada uno tiene un sentido simbólico completo y concreto” [6]. Por otra parte, los artistas visuales crean sus piezas de arte para producir un efecto óptico y psicológico en los observadores, Colombo, C, et al. (1999) buscan relacionar el mensaje semántico que pueden transmitir las imágenes de arte, por medio de la combinación de sus colores, y plantean unas reglas necesarias para representar el contenido visual de estas imágenes [8]. En el campo de información semántica en imágenes, actualmente se realizan trabajos de investigación que utilizan métodos como minería de datos, color dominante y agrupación de datos con el fin de obtener características específicas de la imagen. Según Maheshwari, et al. (2009) se puede interactuar con las imágenes para obtener información que está presente pero no explícita; basándose en propiedades que son inherentes a la misma, identificando patrones de color que se repiten y relacionándolos a una textura mediante el uso de algoritmos de agrupación de datos k-means [21]. Basados en la teoría del color y los acordes cromáticos, se desarrolló un método computacional para identificar el efecto que produce una imagen a su observador, tomando propiedades tales como los colores que la conforman y la proporción entre

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ellos. Se emplearon métodos de agrupación de datos que permitieron obtener las regiones principales de cada imagen y la información de los colores que la componen, para finalmente asociarla a una sensación y/o efecto mencionados en la teoría de Eva Heller [15]. En el capítulo 1 se define el problema de solucionar, los objetivos, justificación y delimitación del trabajo. En el capítulo 2 se lleva a cabo el marco de referencia utilizado durante el desarrollo de este proyecto, incluyendo el color, sus atributos, la percepción del color, la psicología y las teorías en las que se basa el estudio, segmentación y modelos de color. En el capítulo 3 se definen los materiales y el software utilizado. En el capítulo 4 se describe el método computacional como resultado de la investigación, sus sistemas y bases de datos. En el capítulo 5 se muestran los resultados de las pruebas realizadas con la aplicación del método a diferentes imágenes. Finalmente, en el capítulo 6 se presentan las conclusiones del trabajo.

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1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA. En la actualidad, se está rodeado de mucha información visual e imágenes que están creadas con el fin de transmitir un mensaje. Por esto, se debe obtener información no solamente textual, sino también la información que presentan las imágenes de forma no explícita. Esto crea la necesidad de generar elementos que permitan identificar, recuperar y organizar la información semántica de las imágenes y transmitirla, debido a que en ocasiones no se percibe el significado de lo que estas transmiten en realidad. Según la psicología del color, es posible describir sensaciones a partir de los colores por medio de los acordes cromáticos pero, ¿es posible identificar estas sensaciones por medios computacionales?. 1.1. JUSTIFICACIÓN La psicología del color ha sido un campo de grandes investigaciones, lo que se quiere lograr con este proyecto, es proporcionar un método computacional que identifique las sensaciones que generan los colores en las personas, basados en la teoría de acordes de Eva Heller [15]. El desarrollo de este proyecto se hace con el fin de aportar avances en el estudio de las imágenes digitales, solventando la necesidad de obtener información a través de estas e identificando su mensaje semántico, obteniendo las sensaciones presentes en ellas. Este estudio puede apoyar las áreas de mercadeo, publicidad, arte y demás, en los que se crean imágenes con el fin de transmitir un mensaje al observador, es de gran importancia hacer un aporte en el desarrollo de futuras investigaciones tanto en la psicología del color, como en la semántica de imágenes. 1.2. OBJETIVOS 1.2.1 OBJETIVO GENERAL

Desarrollar un método computacional que permita identificar la información semántica relacionada a una imagen mediante psicología del color.

1.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Crear una base de imágenes clasificadas de acuerdo a la psicología del color, para la verificación del método. Realizar una segmentación por color que permita encontrar los colores dominantes en una imagen.

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Encontrar la proporcionalidad de color entre las regiones obtenidas que sirva como dato de entrada para el método inteligente.

Desarrollar un método computacional que permita analizar los datos obtenidos a partir de la imagen, asociándolos a un acorde cromático de los establecidos en la base de datos. 1.2.3 DELIMITACIÓN Se quiere abordar el problema enfocado principalmente al arte y la publicidad debido a que en ellas se busca comprender las reacciones que tienen las personas ante una imagen. En esta investigación, se va a desarrollar un método computacional que permita identificar la sensación relacionada a una imagen digital, por medio de los colores que la componen. El proyecto será desarrollado en un máximo de un año.

Las imágenes que se trabajarán serán en formatos .tiff y .jpg.

Las imágenes de acordes de prueba serán de 100x100 pixeles y las imágenes de aplicación del método podrán tener cualquier tamaño.

Se analizará una imagen por proceso.

La base de datos de acordes tendrá 117 imágenes.

En la imagen se podrán identificar de 2 a 5 regiones de color.

Se podrá encontrar sólo un acorde por imagen.

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2. MARCO DE REFERENCIA.

Se realiza un marco de referencia de las teorías previas al desarrollo de este proyecto, con el fin de dar una vista general, se tratarán temas como color, percepción, psicología del color y segmentación de imágenes en color. El color resulta de la percepción del ojo a las longitudes de onda de la luz blanca, es decir, no es una realidad física, aun así cuando se habla de color, es todo lo que se ve y se percibe. El color se ha utilizado también para crear experiencias y sensaciones, es por esto que para llegar a la psicología del color se observa primero qué es el color y los factores que intervienen en el, siendo estos, físicos, biológicos y perceptuales. Para trabajar el color digitalmente es importante conocer la manera en la que este se representa de forma computacional, luego se habla del procesamiento de las imágenes y finalmente la segmentación de imágenes en color y sus métodos. 2.1. COLOR Se habla de color como la impresión visual que tiene un sujeto de un objeto particular, esto ocurre como resultado de diferentes procesos físicos, biológicos y neuro-psicológicos [12]. Se clasifican los colores según diferentes características, como su asociación a algo cálido o frío, como se observa en la Figura 1 Existen ciertas normas para combinar los colores de manera adecuada según su uso y generar diferentes sensaciones, se conoce como armonías de color [25].

Figura 1. Colores Fríos y Cálidos. Tomado de: www.cultura10.com

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2.1.1 TEORÍA DEL COLOR

La teoría del color trata sobre las posibles mezclas entre los tres colores primarios, estos se consideran absolutos y no pueden crearse de la mezcla de otros colores. De la mezcla de los colores primarios se obtienen los secundarios y luego los terciarios, para así lograr una extensa gama de colore [30]. Existen tres teorías de color, dependiendo del ámbito en el que se utilice y se muestran a continuación.

La teoría del color de la materia es el que está compuesto por pigmentos como la pintura o tinta, es utilizado en la imprenta. Los colores primarios dentro de esta teoría son el cyan, magenta y amarillo, también se le conoce como mezcla sustractiva, pues para obtener diferentes colores se utilizan filtros para restar la luz de los colores primarios [14]. La mezcla de los tres colores primarios da como resultado el color negro, como se muestra en la Figura 2.

La teoría del color de la luz es el color que proviene de emisores de luz ya sea el sol, bombillas, fuego etc. Los colores primarios dentro de esta teoría son rojo, verde y azul, se muestra en la Figura 3 y la mezcla de estos tres colores da como resultado el blanco [30].

Figura 2. Primarios Sustractivos. Tomada de: http://www.upalbacete.es

Figura 3. Primarios aditivos. Tomada de: http://www.upalbacete.es

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La teoría de color según los artistas y diseñadores plantea que los colores primarios son el amarillo azul y rojo y que mezclando estos pigmentos pueden conseguir todos los demás tonos [14]. Los colores se muestran en su estado más puro, como se muestran en la Figura 4.

Primarios

Secundarios

2.1.1.1 CÍRCULO CROMÁTICO El círculo cromático o círculo de matices es el resultado de muchas investigaciones en el cual los teóricos y artistas plasmaron los colores del espectro con cada una de sus derivaciones y transiciones, manteniendo el orden de rojo, naranja, amarillo, verde, azul y violeta [14]. Se divide en 12 secciones, mostrando los tonos primarios, secundarios y terciarios. Los tres colores primarios forman un triángulo equilátero, los secundarios y terciarios se ubican entre estos [28], como se muestra en la Figura 5.

Figura 4. Colores Primarios y Secundarios en el arte.

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2.1.1.2 ATRIBUTOS DEL COLOR Los atributos del color son elementos que hacen un color diferente de otro, pues cambian su aspecto y la forma de ser percibido. Estas propiedades se basan en el estudio de Alber Münsell en el que organizó los colores según su saturación o pureza horizontalmente y verticalmente hay intervalos de 0 a 10, en los que se ubican el negro y el blanco respectivamente [14]. Tono o Matiz: Es la cualidad cromática que diferencia un color de otro, permite designar cuando un tono es violeta, rojo verde, etc. Está relacionado con la longitud de onda de su radiación y es color puro, sin ninguna otra mezcla [14]. Saturación: Se refiere a la cantidad de pureza que tiene un tono respecto al gris. Un color con alta saturación es el color en su estado más puro, a medida en que se agrega gris se dice que el color se ha ensuciado o está menos saturado [14]. Luminosidad: Es la intensidad lumínica de un color y la capacidad de este de reflejar el blanco, es decir, que tan claro u oscuro es un color [14]. Estas cualidades o atributos del color son características sensoriales que definen el color, se muestran en la Figura 6.

Figura 5. Círculo Cromático. Tomada de: La Armonía del Color

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2.1.1.3 ARMONÍAS DE COLOR Basándose en la estructura del círculo cromático, los expertos desarrollaron las armonías, lo que consiste en las combinaciones entre varios matices o un mismo matiz pero con cierta relación para realizar una composición [14]. Los colores armónicos son aquellos que se complementan entre sí y crean un efecto agradable a la vista. Colores complementarios: El tono entre los dos colores son opuestos dentro del círculo cromático, estos se complementan ya que el color logra un contraste máximo, mostrando así un color más intenso y ayuda a causar más impacto [16]. En la Figura 7 se observa el círculo cromático y un ejemplo colores complementarios entre rojo y verde.

Figura 6. Cualidades del Color. Tomada de: www.dimodablog.com

Figura 7. Colores Complementarios. Tomada de: www.ipixelestudio.com

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Adyacentes: Se toma un color cualquiera dentro del círculo cromático y los dos colores que están al lado de su opuesto. Esta combinación no resulta tan marcada como la anterior [14], se ve en la Figura 8.

Triadas: Esta composición se hace tomando los colores que forman un triángulo equilátero, son distantes entre sí, formando 120º el uno del otro [14]. La combinación entre verde, naranja y violeta se ve en la Figura 9. Análogos: Son colores inmediatamente próximos, debido a su parecido tienen una gran armonía y en ocasiones funcionan bien juntos [31]. Ver Figura 10.

Figura 8. Colores Adyacentes. Tomada de: www.tintasepintura.pt

Figura 9. Triadas. Tomada de: www.tintasepintura.pt

Figura 10. Colores Análogos. Tomada de: www.tintasepintura.pt

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Dobles Complementarios: Para esta armonía se utilizan parejas de opuestos entre sí [31], como en la Figura 11.

Monocromáticos: Esta armonía un color base y se juega con su saturación y brillo, teniendo así una armonía en un solo tono. En la Figura 12 se muestra un ejemplo con el azul. 2.1.2 PERCEPCIÓN DEL COLOR La percepción del color es subjetiva y depende de diferentes factores que influyen en el observador, dentro de estas está la longitud de onda del espectro visible, el área que rodea al objeto puede cambiar la percepción que se tiene de un color, la cantidad de iluminación que incide sobre el objeto, la porción de la retina en donde incide el estímulo y el estado de adaptación del observador [7]. La luz no existe en una realidad física, existen las longitudes de onda que hacen posible la percepción de diferentes colores en el entorno. Ha existido diferentes

Figura 11. Dobles Complementarios. Tomada de: coloruts.wordpress.com

Figura 12. Monocromáticos. Tomada de: www.berel.com.mx

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estudios que llegan a las afirmaciones de hoy, Isaac Newton fue el encargado de descubrir la descomposición y síntesis de la luz blanca, en el siglo XVII [7]. Los cuerpos se componen de sustancias que absorben y reflejan las ondas electromagnéticas y nos hacen ver los colores. Un objeto es de un color cuando refleja las radiaciones de ese color, si el objeto se ve negro es porque no refleja ningún color [7]. En la Figura 13 se ve como un objeto absorbe y refleja los colores para que el ojo lo perciba.

2.1.2.1 OJO HUMANO Los ojos son los encargados del sentido visual del ser humano y junto con el cerebro, crean la imagen del mundo exterior. El ojo se compone de diferentes partes que hacen posible la visión y la percepción del color, dentro de ellos está la córnea, la pupila, la retina, la fóvea y muchas más partes que conforman el ojo [23]. Dentro de la retina del ojo existen dos células (bastones y conos) que hacen posible ver los colores, se denominan fotorreceptoras y son las encargadas de detectar las longitudes de onda presentes en el entorno y está capacitado para percibir un rango limitado de frecuencias de luz, en la Figura 14 se ve el ojo y en qué parte se encuentran ubicadas esta células. Cada una de estas células está destinado para cada color primario del espectro, recogen la información de las ondas de luz y las transforman en impulsos eléctricos que se envían al cerebro por medio de los nervios ópticos [16].

Figura 13. Absorción de la luz. Tomada de: lapizuri.wikispaces.com

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Bastones: Estas células son las encargadas de la visión con poca luz o visión escotópica, ya que al haber poca luz es difícil percibir color en los objetos. Los bastones son células altamente sensibles a la intensidad luminosa, luego se les atribuye el poder ver la saturación y el matiz [23]. Conos: Estos son los encargados de la visión diurna o visión Fotópica, son mucho más rápidos que los bastones al sentir estímulos de luz, luego también se les asocia la capacidad de detectar los cambios en objetos veloces. Su principal característica es captar el color y esto es posible debido a su capacidad de captar tres regiones del espectro luminoso, hay conos sensibles a las ondas del rojo, otros al verde y otros al azul, según el estímulo, se activará un cierto grupo de conos [23]. Ver la Figura 15 para ver cómo están dispuestos los conos y bastones en el ojo.

Figura 14. Partes del ojo. Tomado de: lapizuri.wikispaces.com

Figura 15. Conos y Bastones en la retina. Tomada de: www.maslibertad.com

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2.1.2.2 ESPECTRO VISIBLE La clasificación de las ondas electromagnéticas empieza en las ondas de radio, siguen las microondas, es decir las del infrarrojo, luego la luz visible y posterior a este el ultravioleta, los rayos x y rayos gamma, como se ve en la Figura 16 [22].

Dentro del rango de la luz visible, cada longitud de onda define un color diferente, este rango va desde 380 nanómetros, es decir el color violeta, y va hasta los 730 nanómetros, siendo este el color rojo. En la Figura 17 se muestra el rango visible del espectro. Dependiendo de la persona, se pueden llegar a percibir un millón de colores. Los siete colores del espectro son rojo, naranja, amarillo, verde, azul, índigo y violeta y al sumar todas las longitudes de onda de los colores el resultado es la luz blanca [16].

Figura 16. Espectro ondas electromagnéticas. Tomada de: www.proyectacolor.cl

Figura 17. Longitud de onda del espectro visible. Tomada de: drisfrutalaisica.wordpress.com

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Al descomponer la luz blanca, hecho por Newton, se empieza a hablar de espectro y los colores en los que se descompone esta, son cada una de las longitudes de onda, como se observa en la Figura 18. Newton descubre que los diferentes colores en los que se divide la luz viajan a la misma velocidad en el aire, pero a diferentes velocidades en el cristal transparente [16].

2.2. PSICOLOGÍA DEL COLOR La psicología del color se encarga de analizar el efecto de los colores en la percepción y la conducta humana, esto es aplicado al diseño, la moda, el arte y también a la medicina, a pesar de considerarse aún una ciencia inmadura [10]. La percepción del color es personal y por tanto, subjetiva. El simbolismo que tienen los colores según la cultura ha sido tema de diferentes estudios y su influencia en la religión, la ciencia, la ética. Se ha demostrado que el color tiene una gran influencia sobre el ser humano tanto física como psicológicamente pues produce diferentes sensaciones. El color crea estímulos y sensaciones al receptor y tiene diferentes connotaciones para representar mensajes, siendo esto importante para publicistas, diseñadores, decoradores, educadores y todas las profesiones que requieran transmitir cosas específicas al ser humano [2]. 2.2.1 ORÍGEN En sus inicios se habla que Aristóteles describió los colores básicos basándose en la tierra, el agua, el cielo y el fuego. Posterior a esto, Leonardo Da Vinci clasificó los colores básicos como amarillo, verde, azul y rojo, colocando el blanco como receptor de los colores y el negro, la ausencia [10].

Figura 18. Descomposición de la luz blanca. Tomada de: www.proyectacolor.cl

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Para el siglo XVIII Isaac Newton con sus experimentos en la descomposición de la luz, plantea los fundamentos de la teoría lumínica. Y al que finalmente se le atribuye el inicio de la psicología del color es Johann Wolfgang von Goethe, quien es la primera persona en asociar los colores con las sensaciones que produce en las personas. Para 1810 él publica el libro Teoría de los Colores en donde al plantear toda su investigación contradice a Newton, argumentando que los colores no son sólo física, si no también percepción y describe cada color [27]. Otro autor muy importe es Kandinsky, quien habla de un efecto físico y psicológico de los colores, generan sensaciones, además dice “La fuerza psicológica del color provoca una vibración anímica. La fuerza física elemental es la vía por la que el color llega al alma” [18]. 2.2.2 EVA HELLER El estudio más reciente de psicología del color es el hecho por Eva Heller, basada en la teoría de los colores de Goethe. Eva Heller (1948-2008) nació en Alemania, estudió sociología y psicología, era experta en teoría del color y escribió diferentes libros, dentro de estos Psicología del Color [11], en el 2004, libro en el que se basó el proyecto y se explica a continuación. 2.2.2.1 PSICOLOGÍA DEL COLOR. CÓMO ACTÚAN LOS COLORES SOBRE

LOS SENTIMIENTOS Y LA RAZÓN Este libro contiene los resultados y análisis de una encuesta realizada a 2000 personas entre hombres y mujeres de 14 a 97 años con diferentes profesiones en Alemania, de la que se clasifican los colores más y menos apreciados, qué impresiones causaba cada color y qué colores asociaban a diferentes sentimientos. En la Figura 19 se puede ver los resultados de la investigación de Eva Heller en cuanto los colores más y menos apreciados con el porcentaje de cada uno de los trece colores establecidos. El libro contiene un capítulo por color y se muestra cómo la historia y la experiencia están ligadas a los sentimientos y reacciones que producen los colores en las personas. “Los resultados del estudio muestran que colores y sentimientos no se combinan de manera accidental, que sus asociaciones no son cuestiones de gusto, sino experiencias universales” [15].

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Dentro del libro se plantean diferentes combinaciones de colores con un significado específico, según los resultados de la encuesta y teniendo en cuenta la proporción de cada uno. 2.2.2.2 COLORES PSICOLÓGICOS Dentro de la teoría de Eva Heller se habla de trece colores, azul, rojo, amarillo, verde, negro, blanco, naranja, violeta, rosa, oro, plata, marrón y gris. Si se habla de los colores en la teoría, muchos clasifican los colores de cierta manera, unos más importantes que otros, pero dentro de la psicología todos tienen la misma importancia y no puede ser reemplazado uno por el otro [15].

Figura 19. Colores más y menos apreciados. Tomado de: Psicología del Color

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Al hablar de cada color se dice que el azul es el color preferido por excelencia, es un color frío y tranquilizante, es el más nombrado para la simpatía, armonía, amistad y confianza. También encuentra relación con lo lejano e infinito, la fidelidad, fantasía y la divinidad. Es asociado a lo masculino, la inteligencia y la ciencia [15]. El Rojo es el color de la pasión, es agradable para una mayoría considerable de hombres y mujeres. El simbolismo del rojo está asociado a la experiencia, tal como el fuego y la sangre. Es un color asociado tanto al amor como al odio, a la alegría, lo cercano, a la nobleza, el lujo y también a la agresividad junto con el negro. El rojo evoca peligro, lo prohibido, inmoral. Es bastante utilizado en la publicidad, cosa que sobrecarga la visión de los observadores y hace que este color pierda favoritismo [15]. El amarillo es considerado como un color contradictorio pues si bien es el color del optimismo, también lo es del enojo y la envidia, se asocia a la diversión, a la traición, el sol, y la luz. Es considerado el color de la envidia, los celos y la mentira, es un color llamativo y hasta chillón, también se refiere a algo viejo y sucio. Siendo el color contradictorio, este color también se asocia a lo creativo, advertencia, entendimiento y el amor sensual [15]. El verde es el color de la fertilidad, la esperanza, lo sagrado y lo venenoso, es considerado un color intermedio pues si lo cálido es el rojo y lo frío lo azul, el verde es de una temperatura agradable. Es asociado a la naturaleza, la vida y salud, lo fresco y por esto también se refiere a la inmadurez y la juventud. El color de la esperanza y lo tranquilizador, color de la libertad y los irlandeses [15]. El negro es el color del poder, la violencia y la muerte, es muy apreciado por los diseñadores y la juventud. Se asocia al final, al luto, al duelo, la negación. Es oscuro, alusivo a lo sucio, lo malo, la mala suerte, la ilegalidad, la brutalidad, pero también a lo conservador, la elegancia [15]. El blanco se considera como la inocencia, el color bien, la perfección y los espíritus, es un color que se asocia a lo femenino, limpio, esterilizado, es un color vacío, ligero. En algunas culturas es considerado el color del luto y los muertos [15]. El naranja es el color de la diversión, lo exótico y lo llamativo pero poco estimado, psicológicamente se piensa primero en el rojo y el amarillo que en el mismo naranja. Es un color lleno de sabor, tiene varios aromas ya que lo encontramos en los alimentos. Se asocia a la diversión, lo social, lo inadecuado, el otoño [15]. El violeta se ve mucho en la magia, la teología y el feminismo, el lila y el violeta no se ven mucho en la naturaleza, se asocia al poder, la penitencia, lo singular y

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extravagante. Es el color de los chakras, el esoterismo, la sexualidad, es un color ambiguo [15]. El rosa es dulce, delicado, escandaloso y cursi, es el color del encanto, la cortesía, la ternura erótica y el desnudo. Se asocia a lo infantil, lo pequeño, tierno y suave, a las ilusiones, los milagros [15]. El oro es asociado al dinero, la felicidad, la fama y el lujo. También se asocia al color del sol, la belleza, lo decorativo, se ve presuntuoso [15]. El color plata se asocia a la velocidad, el dinero y la luna. No se piensa como un color si no como un material, ocupa siempre un lugar secundario. Es un color que se siente distante y frío, es elegante [15]. Marrón o café es color de lo acogedor, lo corriente y la necedad, es el color menos apreciado pero se encuentra en todas partes, se asocia a lo feo, antipático, la pereza, el secreto. También es acogedor, es apreciado en los espacios habitables [15]. El gris es aburrido, anticuado, cruel. Es un color que no tiene carácter, es sin fuerza, conformista, se asocia a los sentimientos sombríos, lo inhumano. Es el color de la vejez, las canas, lo olvidado, el pasado [15]. Hablando de colores psicológicos, Eva Heller crea un nuevo concepto para los opuestos, si bien en la teoría son los complementarios, ella los define como opuestos en sus rasgos psicológicos y lo define como contrarios psicológicos [15]. En la tabla 1 se muestran los colores psicológicos opuestos planteados en el libro Psicología del color. En la Figura 20 se muestran algunos ejemplos referentes a la tabla.

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Colores Psicológicamente

contrarios

Contraste Simbólico

Rojo - azul

Activo – Pasivo Caliente – frío Alto – bajo Corporal – espiritual Masculino – femenino

Rojo - blanco

Fuerte – débil Lleno – vacío Pasional – insensible

Azul – marrón

Espiritual – terrenal Noble – innoble Ideal – real

Amarillo – gris y naranja - gris Brillante – apagado Llamativo – moderado

Verde – violeta Natural – artificial Realista – mágico

Blanco - marrón

Limpio – sucio Noble- innoble Diáfano – denso Listo – tonto

Negro – rosa

Fuerte – débil Rudo – delicado Duro – blando Insensible – sensible Exacto – difuso Grande – pequeño Masculino - Femenino

Plata – amarillo

Frío – cálido Imperceptible – llamativo Metálico – inmaterial

Dorado – gris y dorado – marrón

Puro – impuro Caro – barato Noble - cotidiano

Tabla 1. Contrastes Psicológicos. Tomada de: Psicología del Color

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2.2.2.3 ACORDES CROMÁTICOS Los acordes son combinaciones de los colores que son más frecuentemente asociados a un efecto en particular, de esta manera los define Eva Heller. El mismo color combinado con otro da sensaciones diferentes, el acorde determina el efecto del color principal, durante la investigación se comprueba que un color se relaciona siempre con sentimientos e impresiones semejantes [15]. Se plantean 115 acordes, con diferentes combinaciones entre los 13 colores de la teoría, cada acorde puede estar compuesto de 2 a 5 colores y representa una sensación diferente, cada acorde tiene un color principal que ejerce mayor influencia y esto depende de la proporción que tiene cada uno según los resultados de la investigación de Eva Heller. En la Figura 21 se muestran diferentes ejemplos de acordes cromáticos dependiendo de la cantidad de colores que lo conforman, la figura (a) corresponde al acorde amor y lo conforman dos colores, siendo el rojo el color dominante, la figura (b) es el acorde de aburrimiento, lo componen 3 colores y su color dominante es el gris, en la figura (c) se observa el acorde de lo feo, este acorde está compuesto por 4 colores, siendo el más importe el gris, en la figura (d) se muestra el acorde de lo acogedor, este está compuesto por 5 colores y su color de mayor influencia es el café.

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(d)

(d)

(d)

(d)

(d)

(d)

(d)

(d)

Figura 20. Ejemplo Contraste Psicológico. Tomado de: Psicología del Color

Figura 21. Acordes cromáticos, Composición de colores

(a)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

35

2.3. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES Es un campo que tiene como objetivo el tratamiento de las imágenes para obtener ciertas características que sean necesarias para su análisis e interpretación o para la realización de nuevas imágenes procesadas. Las imágenes pueden ser fotografías, fotograma de video o generadas computacionalmente [32]. 2.3.1 MODELOS DE COLOR Un modelo de color es un sistema coordenado y especifico que representa cada los colores a partir de un punto, estos sistemas casi siempre son tridimensionales y dentro de estos encontramos el RGB, CMYK, HSI etc, El uso de cada uno de estos sistemas depende el fin requerido. Los modelos de color permiten unificar un espacio común para la utilización de color ya sea digital o impreso, cada modelo representa un método distinto y por ende un tratamiento diferente [16]. 2.3.1.1 RGB Lo colores primarios dentro de este sistema son rojo, verde y azul, está basado en un sistema de coordenadas cartesianas, se usa en televisión, monitores e iluminación. En la Figura 22 se representa el funcionamiento del sistema RGB, se contiene en un cubo, donde lo valores primarios son rojo, verde y azul y se encuentran en las esquinas del sistema, todos los valores de R, G y B estarán en el rango [0,1]. Los colores secundarios son el cyan, magenta y amarillo, estos se encuentran en las esquinas opuestas. El negro se encuentra en el origen y en la esquina opuesta se encuentra el blanco [13].

Figura 22. Espacio de color RGB. Tomada de: gimp123.blogspot.com

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2.3.1.2 HSI Este color está basado en las tres propiedades del color (tono, saturación e iluminación), es más práctico para la interpretación humana a diferencia de otros modelos de color [13]. En este modelo, el tono es dado en grados, en un rango [0 359], la saturación y la intensidad están normalizadas, dadas en el rango [0 1]. Ver Figura 23.

2.3.1.3 CMYK Los colores primarios en este sistema son en cyan, magenta y amarillo, los cuales son los colores primarios de los pigmentos. Este modelo de color se usa para impresoras y fotocopiadoras los cuales usan sistemas de conversión de RGB a CMYK [13]. Funciona en un cubo, como el modelo RGB y los valores de cada componente de color C, M, Y y K están en el rango [0 1] como se puede ver en la Figura 24.

Figura 23. Espacio de Color HSI. Tomada de: miac.unibas.ch

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2.3.2 SEGMENTACIÓN DE COLOR La segmentación es el proceso en el cual se divide una imagen en diferentes regiones a partir de sus componentes de color, es de gran importancia en el ámbito del procesamiento digital de imágenes hay varios algoritmos y métodos con el fin de identificar los contornos o las regiones de la imagen, tomando información de intensidad y/o espacial [1]. Existen cuatro clases de segmentación, las cuales son las basadas en el valor del pixel, técnicas basadas en el área, basadas en orillas y basadas en la física [2], que se explicarán a continuación. La segmentación que se basa en el valor del pixel tiene técnicas como la del histograma, esta técnica implica la elección de un espacio de color que permita la agrupación de los datos, entendiendo que al utilizar esta técnica se hace una clasificación o umbralización de los pixeles para regiones homogéneas [2]. El algoritmo de K-means se encuentra dentro de este primer grupo de segmentación basada en el valor del pixel, pues se agrupan las regiones, dependiendo de los sus valores de color. Hace parte de este tipo de segmentación, las técnicas difusas pues su objetivo es hacer lo más realista problemas de imprecisión en una imagen y está definida según Foliguet et al como un “conjunto de regiones difusas cuyos soportes están incluidos en el conjunto de pixeles de la imagen” [29]. La segmentación basada en el área puede ser por crecimiento de regiones las cuales necesitan de unas semillas iniciales para su funcionamiento y el criterio para incluir o no pixeles en un área, el proceso se lleva a cabo etiquetando todos los pixeles a partir de las semillas dadas. Otra técnica de segmentación por área es división y combinación de regiones, estas comienzan con regiones no uniformes

Figura 24. Espacio de Color CMYK. Tomada de: gimp123.blogspot.com

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que se dividen hasta satisfacer los criterios de uniformidad dados, luego de estas regiones resultantes se unen buscando regiones más grandes con uniformidad [5]. La segmentación por técnicas de orillas o detección de contornos se hace buscando detectar discontinuidades en la imagen, es decir, cambios drásticos de un pixel a otro, existen dos importantes que son utilizando la primera o la segunda derivada [5]. El último grupo es la segmentación basada en la física, estos buscan segmentar de acuerdo al contorno real con el fin de no ser afectados por las sombras, estos métodos permiten segmentar mediante la reflexión de la luz y formación de la imagen [5]. La atención se centrará en el método K-means, pues es el que finalmente se aplica en el proyecto. 2.3.2.1 K-MEANS Es un método de agrupamiento de datos que permitirá dividir un grupo de datos en varios grupos dependiendo el número de centroides dados y que se clasifican de acuerdo a unas cualidades o atributos dados [20]. K-means tiene diferentes aplicaciones, en reconocimiento de formas, mapas temáticos, marketing, minería de datos, entre otras [3]. Este método hace una clasificación no supervisada, así que los resultados obtenidos dependerán del algoritmo, el número de centroides, el cual debe tener asociado un centroide, y la medida de distancia establecida para la comparación. Los puntos o datos que se quieren agrupar se asignarán al centroide más cercano e iterativamente se irán actualizando los centroides, hasta que las distancias sean mínimas y no cambie más. En la Figura 25 se observa un ejemplo sencillo al definir dos medias [3]. El algoritmo del método de agrupamiento k-means se da a continuación:

a. Definir el número de centroides que va a ser el números de grupos que se van a agrupar.

b. Asignar a cada uno de los datos el centroide más cercano. c. Actualizar los centroides de acuerdo a los datos asignados a ese grupo d. Repetir este proceso hasta que ningún punto del grupo cambie y así

mismo que el centroide no cambie.

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Este algoritmo no siempre da la respuesta más óptima puesto que depende de los centroides iniciales y el número de clusters, suele probarse con diferentes centroides iniciales y número de k [17].

Figura 25. Algoritmo de K-means. Tomada de: http://elvex.ugr.es/

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3. MÉTODO PARA LA IDENTIFICACIÓN DE LA SEMÁNTICA DEL COLOR EN IMÁGENES.

3.1. MATERIALES Se utilizaron diferentes herramientas para el desarrollo de este trabajo tales como una base de imágenes de acordes cromáticos, una base de fotografías que permitirán evaluar el resultado del proyecto y facilitan el análisis de cada acorde para la implementación del método, las cuales se explican a continuación. 3.1.1 BASE DE IMÁGENES Se realizaron imágenes para los 115 acordes cromáticos de la teoría de Eva Heller. De cada acorde se realizaron tres variaciones, la original, una más clara y una más oscura, con el fin de asegurar que el método asocia correctamente la sensación a la imagen del acorde sin importar que los colores varíen la saturación y la intensidad. Para esta base de imágenes se tiene un total de 345 imágenes de 100x100 px en formato .tif para la menor pérdida de información. Las imágenes presentes en la Figura 26 muestran ejemplos de los acordes realizados con sus diferentes variaciones. Las demás imágenes se encuentran en el Anexo1 Base de Acordes.

Figura 26. Ejemplo Base de Imágenes

41

3.1.2 SOFTWARE Durante el desarrollo del método y con el fin de realizar las pruebas de este, se utilizó el software Matlab R2015a.

3.2. DESCRIPCIÓN DEL MÉTODO COMPUTACIONAL El desarrollo del método para la identificación de la semántica del color en imágenes “SemCo” consta de tres etapas, que son: segmentación de la imagen, codificación de la imagen e identificación de efecto. Se cuenta con dos bases de datos, de color y de acordes, que permiten la organización de los datos durante el proceso. El método se encuentra representado en la Figura 27 en donde entra una imagen, la cual pasa por cada uno de los sistemas y se obtiene el resultado del acorde correspondiente, a continuación se explica cada parte del sistema.

3.3. PARTES DEL SISTEMA

3.3.1 BASE DE DATOS DE COLOR Esta base de datos es la que nos da los centroides para inicializar el método, y para codificar los acordes cromáticos. Con el fin de comparar los resultados del método con datos reales de color, se seleccionaron colores establecidos por entidades reconocidas tales como Pantone [33], el cual es un sistema de identificación, comparación y comunicación del color para las artes gráficas, y W3Schools [34] como colores de referencia para diseño de páginas web con html. En la tabla 2 se muestran los valores de referencia para cada color.

Figura 27. Método Computacional SemCo

42

Tabla 2. Medias Base de Datos de Color

3.3.2 BASE DE DATOS DE ACORDES Los acordes cromáticos son colores que utilizados en un contexto determinado tienen un significado particular, en el libro de Eva Heller se plantean diferentes combinaciones y porcentajes de color, que hacen que la sensación sea diferente y en ocasiones contradictorio. En la Figura 28 se muestra un ejemplo de acorde cromático, el cual representa la fantasía. La base de datos de acordes está dada por un único código creado para cada acorde, el cual contiene los datos de proporción de los colores que lo conforman.

Cada código está conformado por un vector de 13 posiciones, en el cual cada una significa un color ya establecido y el dato dentro de la posición es la proporción de este color dentro de la imagen. En la tabla 3 se muestran los colores asignados a cada una de las posiciones dentro del código y los valores RGB utilizados.

Posición Color Pantone W3Schools

1 Azul 0,94,184 0,0,255

2 Rojo 218,41,28 255,0,0

3 Amarillo 255,205,0 255,255,0

4 Verde 80,158,47 0,255,0

5 Negro 16,24,32 0,0,0

6 Blanco 242,235,231 255,255,255

7 Naranja 215,136,37 255,165,0

8 Violeta 97,44,81 138,43,226

9 Rosado 255,141,161 255,192,203

10 Oro 210,159,19 218,165,32

11 Plata 200,201,199 192,192,192

12 Café 96,61,32 139,69,19

13 Gris 99,102,106 128,128,128

Figura 28. Acorde Fantasía

43

Tabla 3. Posiciones de Colores

Todos los códigos tienen la misma estructura, en la tabla 4 se muestra el código para el acorde de fantasía de la Figura 28.

Color 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Código 30 0 0 20 0 0 25 25 0 0 0 0 0

Tabla 4. Ejemplo Código Acorde Fantasía

3.3.3 SEGMENTACIÓN DE LA IMAGEN

Este sistema permite segmentar la imagen en sus regiones de color dominante, para esta fase se tiene como entrada una imagen, para el ejemplo se utilizará la Figura 28 de la cual se identifican los colores que la conforman por medio del método de agrupación de datos k-means, este es un método que permite agrupar una serie de datos en grupos más pequeños. El algoritmo k-means, se muestra en la ecuación 1, inicia con las medias de los datos, dependiendo del número de grupos que se desea obtener, luego toma cada uno de los datos y lo asigna al grupo más cercano, tomando la distancia euclídea de cada punto. Ver ecuación 2.

Posición Color

1 Azul

2 Rojo

3 Amarillo

4 Verde

5 Negro

6 Blanco

7 Naranja

8 Violeta

9 Rosado

10 Oro

11 Plata

12 Café

13 Gris

44

(1)

Teniendo las regiones de los colores presentes en la imagen, se realiza un conteo de pixeles de cada color para obtener la proporción que ocupa cada una dentro de la imagen y así tenerlo como dato de entrada para los pasos posteriores. La salida de este sistema es la imagen segmentada en sus colores dominantes como se muestra en la Figura 29, los valores finales de cada uno de ellos y su proporción.

3.3.4 CODIFICACIÓN DE LA IMAGEN En este sistema se identifican los colores de las regiones resultantes del sistema anterior, esto se hace por medio de la distancia euclidiana mostrada en la ecuación 2, entre dos puntos de 3 dimensiones en el espacio de color RGB, uno de estos puntos son los valores del pixel que contiene la región y el otro punto es un valor RGB, definido como media para cada uno de los colores asociados a la teoría, dados por la base de datos de color en la sección 4.2.2. La aplicación de la ecuación de distancia euclidiana, ecuación 2, se hace con el fin de que cada uno de los pixeles en la imagen sea asociado al promedio del color más cercano y así se identifica que color es dentro de la teoría de acordes.

(2)

Figura 29. Imagen Segmentada Acorde Fantasía

45

Teniendo los datos de los colores resultantes y de la proporción de cada uno, se crea el código resultante de las mismas características de los códigos de acordes como se observa en la tabla 4, ese el resultado obtenido de la imagen del acorde de fantasía y es la entrada para el siguiente sistema. 3.3.5 IDENTIFICACIÓN DEL EFECTO Este es el sistema final, que nos da el resultado de la sensación relacionada a los acordes cromáticos de la teoría de Eva Heller. El sistema funciona basado en los colores que conforman la imagen, las proporciones de color y el código obtenido del sistema anterior en la tabla 4. Tomando como entrada el código resultante del sistema de codificación de imagen, este se compara con los datos de la base de datos de acordes por medio de distancia euclidiana, lo que asegura que sea el acorde cromático más cercano sin necesidad de ser idéntico.

46

4. ANÁLISIS Y RESULTADOS

Con el fin de probar el resultado de este trabajo se aplicó el método a la base de imágenes realizada con anterioridad y descrita en la sección 3.1.1 del documento.

4.1. SEGMENTACIÓN DE LA IMAGEN El método SemCo se experimentó con 345 imágenes digitales mostradas en el Anexo 1 Base de Acordes. En la Figura 30 se observan los resultados de la segmentación de tres acordes, las imágenes (a) (b) y (c) son las de entrada al sistema y (d), (e) y (f) son las imágenes de salida ya segmentadas respectivamente. La imagen (d) es el acorde de duro, se realizó con las medias de Pantone, la imagen (e) se hizo con las medias de w3schools y se refiere al acorde de atractivo y la imagen (f) se realizó con Pantone, de las tres imágenes de salida se observa que la segmentación es correcta y que las regiones de entrada son iguales a las de salida.

Observando los resultados obtenidos con cada base de color, se encuentra que el sistema de segmentación de la imagen arroja resultados acertados, ya que se logró identificar las regiones de color dominante presentes en cada imagen.

Aunque la segmentación de imagen luce correcta, se presentan algunos inconvenientes en regiones en las que los centroides de color quedan muy cercanos y al dar el resultado de la segmentación, se unen 2 o más regiones, saliendo menos de las que se debería obtener. Por ejemplo, en el caso del acorde de simpatía, ingresa la imagen con 5 regiones y el resultado de la segmentación son 4, en la Figura 31 se observa la imagen (a) la cual es la que entra al sistema y la imagen

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(c)

(f)

(f)

(f)

(f)

(f)

(f)

(f)

(f)

(f)

(f)

(f)

(f)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(d)

(a)

(d)

(a)

(d)

(a)

(d)

(a)

(d)

(a)

(d)

(a)

Figura 30. Imágenes de entrada y salida del sistema de segmentación

(a)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(e)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

47

(b) el resultado de la segmentación. También se observa que los valores de color de la imagen de entrada son diferentes a los de salida, lo que puede ocasionar un error en la clasificación del acorde, esta prueba fue realizada con las medias de Pantone.

Luego de la segmentación se logra identificar la proporción de cada una de las regiones resultantes, siendo esto importante para la codificación de la imagen. Este sistema funciona correctamente debido a que este asigna las proporciones en los centroides más cercano al valor del pixel de la región. 4.2. CODIFICACIÓN DE LA IMAGEN

Los resultados de este sistema varían, dependiendo de los centroides que se utilicen inicialmente, se realizaron pruebas con ambas bases de color y se obtuvieron los resultados que se muestran en la Figura 32 la imagen (a) es la de entrada al sistema, la imagen (b) el resultado de la segmentación con w3schools y la imagen (c) el resultado con Pantone. La tabla 6 corresponde al código del acorde original, la tabla 7 es el resultado de w3schools y la tabla 8 el resultado de la codificación con las medias de Pantone.

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

Figura 31. Error segmentación

Figura 32. Imágenes de entrada y salida sistema de codificación

(a)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(c)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

(b)

48

Tabla 5. Código Acorde Original de Calor

Tabla 6. Código Resultado Acorde de Calor de w3schools

Tabla 7. Código Resultado Acorde de Calor de Pantone

De estos resultados se observa que tanto para las medias de w3schools como para las de Pantone, la segmentación es correcta puesto que encuentra la misma cantidad de regiones de la imagen de entrada. La proporción que encuentra el sistema de codificación es correcta ya que como se observa en la Figura 32 la imagen (c) la segmentación dio como resultado dos regiones de un mismo color, en este caso rojo y el valor de ambas proporciones se asigna a la posición de rojo.

Se observa que a pesar a haber encontrado proporciones diferentes en cada caso, el sistema de identificación de efecto asoció ambos resultados al acorde de calor, debido a que este sistema asocia los códigos de imagen al código de acorde más cercano según sus proporciones.

El sistema de identificación de efecto funciona correctamente, asociando la imagen al acorde más cercano según la distancia euclidiana, como se vio en el ejemplo anterior.

Con los dos grupos de medias seleccionadas, en la tabla 5 se muestran los resultados obtenidos con cada base de color, se presenta la cantidad imágenes clasificadas acertadamente de un total de 345 imágenes, la cantidad de imágenes clasificadas erróneamente y el porcentaje de acierto con respecto al total de imágenes en la base.

Aciertos Erróneos % de acierto

w3schools 157 188 45,5 Pantone 175 170 50,7

Tabla 8. Resultados prueba del método

Color 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Código 0 45 35 0 0 0 20 0 0 0 0 0 0

Color 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Código 0 45 35 0 0 0 20 0 0 0 0 0 0

Color 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Código 0 65 35 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

49

Al analizar el resultado anterior se tiene que, en el sistema de codificación de la imagen se observa que hay inconvenientes en cuanto a la identificación del color, debido a que durante el desarrollo del método se trabajó en el espacio de color RGB, el cual se compone de tres variables dependientes, y el espacio del color no es linealmente separable; esto ocasiona que en algunos casos, el método confunda colores y los asocie a una media inadecuada. En la tabla 9 se observan los colores que presentan errores al asociar un color a otro que es incorrecto.

Color Posible asociación errónea

Pantone Posible asociación errónea

w3schools

Rojo Rosa – naranja Rosa – naranja

Oro Amarillo oscuro – café - naranja claro

Naranja

Plata Blanco Blanco

Rosado Amarillo claro Naranja

Amarillo Rosado

Gris Café claro Café - violeta

Tabla 9. Posibles confusiones de color

4.3. IDENTIFICACIÓN DE EFECTO

Hay ocasiones en las que los resultados de los sistemas de segmentación y codificación son errados y esto conduce a la no identificación del efecto. En el caso del acorde de inteligencia, el cual en la segmentación agrupa la región del plata con la del blanco pero aun así la identificación del acorde es correcta en la prueba realizada con Pantone, la realizada con las medias de w3school da error pues el acorde de inteligencia lo asocia a devoción. Los resultados de este acorde se observan en la Figura 33 la imagen original la (a), la imagen (b) es la segmentada con w3schools y la (c) con Pantone.

Figura 33. Imágenes de entrada y salida sistema de identificación de acorde

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(b)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(c)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

(a)

50

Al realizar toda la experimentación, el resultado de porcentaje de las imágenes acertadas era muy bajo, por esta razón, realizando un análisis de los errores más representativos, se modificaron las medias de w3schools heurísticamente, se volvieron a hacer las pruebas con estas nuevas medias y los resultados aumentaron como se muestra en la tabla 10.

Aciertos Erróneos % de acierto

w3schools 157 188 45,5 Pantone 175 170 50,7

Heurísticas 245 100 71

Tabla 10. Resultados del método con heurística

Los resultados mejoran en un 25,5%, se obtuvo menos confusión en los colores, así que la codificación fue mejor en este caso. Las medias obtenidas para esta experimentación están en la tabla 11.

Tabla 11. Medias heurísticas

Posición Color Medias Heurísticas RGB

1 Azul 0, 0, 205

2 Rojo 200, 34, 34

3 Amarillo 255, 255, 0

4 Verde 55, 200, 20

5 Negro 0, 0, 0

6 Blanco 255, 255, 255

7 Naranja 255, 162, 0

8 Violeta 128, 0, 128

9 Rosado 251, 168, 168

10 Oro 212, 175, 55

11 Plata 192, 192, 192

12 Café 139, 69, 19

13 Gris 112, 112, 112

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Adicional a las pruebas con las imágenes digitales, se experimentó con fotografías que contenían los colores de cada acorde. De estas imágenes se identificó que afecta mucho el resultado de la segmentación, debido a que en una foto existen factores físicos como la luz, sombra y brillos. También se observó que las características de la cámara varían la fiabilidad de los colores reales.

En la Figura 34 se observa la imagen del acorde de anticuado, la imagen (a) es la original y la (b) es el resultado, de estas se ve que la segmentación ha sido buena, pues ha identificado los colores dominantes dentro de la imagen, el código asociado a la imagen se muestra en la tabla 12. Se asoció correctamente al acorde de anticuado.

Tabla 12. Resultado Código Acorde Anticuado

Esta prueba con otra fotografía también es correcta, en este caso, la imagen corresponde al acorde de barato, se muestra en la Figura 35.

Color 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Código 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16,77 49,98 33,24

Figura 34. Imágenes acorde Anticuado

Figura 35. Imágenes Acorde Barato

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El código que resulta de esta segmentación se muestra en la tabla 13. Los colores que encontró el método en este caso fueron negro, rosado, oro, plata, café y gris, de modo que por la proporción de cada color, este acorde lo asoció correctamente.

Tabla 13. Resultado Código Acorde Barato

En la Figura 36 se observa un ejemplo con el acorde de frío, en el cual se segmentaron regiones que no eran relevantes dentro de los colores que tenía la imagen, todo debido a los brillos y las sombras que se generan en una imagen real.

La tabla 14 muestra el resultado de los porcentajes para la fotografía de frío, el método identificó negro, blanco, plata y gris, colores que asoció al acorde de insensibilidad puesto que no tomó el color azul.

Tabla 14. Resultado Error Código Acorde Frío

Color 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Código 0 0 0 0 4,05 0 0 0 49,67 5,85 6,94 22,86 10,58

Color 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Código 0 0 0 0 13,23 3,48 0 0 0 0 27,39 0 55,88

Figura 36. Imágenes error acorde frío

53

5. CONCLUSIONES Se obtuvo un método computacional capaz de identificar la información semántica relacionando la distribución de color en la imagen, con la teoría de acordes cromáticos de Eva Heller. El método permite avanzar en los estudio de la semántica en imágenes aportando en la extracción de información asociada a los efectos y sensaciones psicológicas que el color produce en las personas. La subjetividad en la percepción del color y el contexto en el que se encuentra cada persona, no garantizan que los efectos o sensaciones de un color sean los mismos para uno u otro. Esto también genera inconvenientes a la hora de definir los colores, debido a que cada persona percibe de manera diferente. Al trabajar con fotografías para la experimentación del método, se observa que es muy difícil que las proporciones de los colores presentes en esta se ajusten a las proporciones del acorde cromático esperado. Para estudios posteriores del análisis semántico se deben explorar otros métodos de segmentación que puedan ayudar a identificar brillos y sombras en una imagen para mejorar el sistema de segmentación e identificación de los colores presentes en estas. Esto puede incluir estudiar los diferentes espacios de color, ya que esto puede que ayuden a delimitar un mejor rango de un color específico y evitar posibles errores de identificación de color. Este método sirve como base para futuros estudios semánticos, aplicativos desarrollados para áreas tales como el mercadeo, publicidad, arte y demás, en las que es de mayor importancia la creación de imágenes y/o piezas con un sentido psicológico. Adicional a esto, este estudio puede ampliar su base teórica reuniendo diferentes estudios de psicología del color, teniendo en cuenta la figuración y significado cultural de los colores.

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