딥러닝 기반 손 그림 심리분석 알고리즘 연구

Abstract

간단한 아이들의 낙서부터 세계적인 미술가들의 그림들까지, 인간의 심리는 그림 속에 녹아들었다. 그림은 그들이 가진 환경에 대한 태도, 개념, 경험, 욕망을 표현하며 감정과 성격을 확인할 수 있게 한다. 이것은 그림 심리 치료의 매개체가 될 수 있으며 ‘예술 치료’라 부른다. 본 논문에서는 손 그림을 계층적으로 분석하고 특정한 심리 상태를 분석할 수 있는 효과적인 방법을 제시한다. 먼저, 손으로 그려진 분석용 그림이 입력되면 객체 검출 기법을 통해 전체 객체를 구성하고 있는 세부적인 부분 객체들을 추출한다. 이 추출된 부분 객체들은 개별 속성 분류를 위해 2차원 CNN에 입력으로 주어진다. 최종적인 분석 결과는 분류기를 통해 분석된 패턴 속성을 기반으로 생성한다. 제시한 알고리즘은 다양한 그림 심리 검사 중 ‘나무 그림 검사’와 ‘고양이 그림 검사’에 적용되었으며 분석 정확도는 각각 93%와 96%를 획득하였다.

From simple scribbles of children to paintings by world-class artists, human psychology is melted into drawings. They express the concept, experience, desire, and attitude to the environment they have acquired, and can identify the person's tendency and personalities. This can be used as a medium for psychotherapy, called "art therapy." We devise an efficient scheme to analyze the hand drawings based on a hierarchical structure, which allows us to produce certain results. First, we extract some separated parts which is consisted of whole objects by object detection. With the extracted parts, we perform the classification task based on 2D CNN to define key attribute. For the given image, the analyzed report is constructed based on the key attributes. The proposed algorithm is applied to "tree test" and "cat test" among many drawing psychological tests, and achieves an analysis accuracy of about 93% and 96%, respectively.