第二章 文獻探討
第四節 圖像資源的特性
圖像（Image）是一種視覺呈現的作品，其形式常以幻燈片（Slides）、相片
（Photographs）、或數位檔案（Digital Files）等的方式呈現（Visual Resource Association [VRA], 2009 ）。 從 傳 播 學 角 度 來 說 ， 圖 像 是 一 種 非 語 文 傳 播
（Non-Verbal Communication）的閱讀文本，若從狹義的角度來理解，圖像為具 有深刻意義的帄陎。在這個視覺帄陎內有結構性符碼（Code）的建構，既充滿 了符號具（Signifier，或稱符指），也充滿了符號義（Signified，或稱符徵），既 有現場符碼（Presentation Code），也有再現符碼（Representation Code）（韓叢耀，
2005）。
簡單來說，圖像包括影像和圖畫。影像是現代攝影技術發展的產物，為事物 直接的物理與化學作用而形成的；圖畫則是手工或機械繪製的事物摹本，並非由 事物直接作用形成（孟建、Stefan Friedrich，2005）。隨著科技的發展，圖像資源 的成長速度驚人，標籤之於使用者，若作為一種圖像索引或檢索的關鍵字，那麼 瞭解圖像資源的屬性與特性也尌變得相當重要。
一、 圖像特徵分析
對視覺藝術中的符號、主題或素材進行鑑別、說明、分類和解釋的學科，被 稱為圖像研究（Iconography），是藝術史的一個分支，泛指除聲音、文字傳播以 外的視覺作品傳播研究。圖像研究並不針對形式（Form），而在於探討圖像作品 的主題（Subject Matter）或涵義（Meaning）。Erwin Panofsky 是圖像研究的奠基 人，其提出之圖像意義三層次理論影響後世深遠。
圖像依意義可分為前圖像（Pre-Iconographical）、圖像（Iconographical）、及 圖意（Iconological）三個層次（表 2-10）。第一個層次是前圖像，描述的是「有
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資料來源：“Subject access to visual resources collections: A model for computer
construction of thematic catalogs,” by Markey, K., 1986, Connecticut:
Greenwood Publishing Group Inc.
Shatford（1986）根據 Ranganathan 在冒號分類法（Colon Classification）中 的本體（Personality, P）、物質（Matter, M）、動力（Energy, E）、空間（Space, S）
和時間（Time, T）五個基本範疇，歸納成人（Who）、事（What）、時（When）、
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地（Where）四個層陎架構，加上 Panofsky 對圖像意義的三層次的模式，提出圖 像主題之層陎分析矩陣（表 2-11）。
表 2-11 圖像主題之層陎分析矩陣
專指（Specific of） 一般（Generic of） 抽象（About）
人（Who?） 個別的人、團體、事
資料來源：“Analyzing the subject of a picture: A theoretical approach,” by Shatford, S. L., 1986, Cataloging & Classification Quarterly, 6(3), 39 - 62.
Shatford（1994）後續相關研究中，將圖像屬性分為書目資料（Biographical）、 主題（Subject）、實體（Exemplified）、關連（Relationship）四種屬性。書目資料 的描述內容包括創作者、圖像創作之時間與地理資訊；主題代表圖像內容之資訊，
涵蓋人（People）、事（Events）、時（Time）、地（Space）、物（Objects）；實體 為圖像之表現形式，例如：版畫、照片等；關連為該圖像與其它相關文字或圖像 作品之關係。此模式可觀察出上述屬性皆為圖像實體物件資訊，圖像概念與意涵 之屬性則未包括在內（卜小蝶，2007）。
圖像與文字相比，可以包含的資訊量較多，Jaimes & Chang（2000）提出圖 像索引的概念架構，目的在於解決圖像進行描述時，產生語意階層之問題。Jaimes
& Chang 區分視覺（Visual）和非視覺（Non-visual）資訊的不同，並根據圖像的 排列（Syntax）、語意（Semantics）及關係（Relations），提出視覺結構的金字塔 圖（圖 2-17），圖像視覺結構可分為 10 個階層，每個階層都是各自獨立，下列 分項敘述之：
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（一） 類型 / 技術（Type Technique）：用於描述圖像類型，例如：painting, black and white photograph, color photograph, and drawing , color and grayscale；
（二） 整體分佈 （Global Distribution）：圖像的整體分佈顏色、紋理、形 狀等；
（三） 局部結構（Local Structure）：指圖像的基本組成元素，包括點、線、
色調、顏色和紋理等；
（四） 整體結構（Global Composition）：指圖像整體的空間安排與佈局，例 如：帄衡（Balance）、對稱（Symmetry）等；
（五） 一般物件（Generic Objects）：物件的前圖像描述，例如：蘋果、女 孩；
（六） 一般場景（Generic Scene）：場景的前圖像描述，例如：沙灘、海邊；
（七） 特定物件（Specific Objects）：與一般物件相比，特定物件可以被辨 認與命名的，Shatford（1986）稱這種為「專指」的概念，例如：「高 樓」之於「台北 101」，尌是一般物件與特定物件的差別；
（八） 特定場景（Specific Scene）：與一般場景不同的是特地場景具有代表 性，例如：一張有艾菲爾鐵塔的圖像，可以將該場景視為巴黎；
（九） 抽象物件（Abstract Objects）：無法顯而易見的解釋或描述，仰賴的 觀看者的主觀評估，解讀方式因人而異，例如一張兩隻手相握的圖 像，有些人可能解讀為「友誼」，也有人會解讀成「達成協議」；
（十） 抽象場景（Abstract Scene）：圖像給人的感覺、情緒，或一種抽象的 概念（如：氣氛、主題），同樣是相當主觀的。
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圖 2-17 視覺結構金字塔
資料來源：“A conceptual framework for indexing visual information at multiple
levels,” by Jaimes, A., & Chang, S.-F., 2000, Paper presented at the
IS&T/SPIE Internet Imaging. fromhttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.37.29
在非視覺的部分，意指非圖像本身但和圖像相關的資訊。可以分為：（1）物 理屬性（Physical Attributes），如圖像的位置、來源，大小等；（2）書目資訊
（Biographical Information），包括作者、日期、標題等；（3）相關訊息（Associated Information），可能包括文字、聲音等格式，這類的相關訊息可能有圖像主題的
一般場景（Generic Scene）
特定物件（Specific Objects）
特定場景（Specific Scene）
抽象物件（Abstract Objects）
抽象場景（Abstract Scene）
排列 / 認知
（Syntax / Percept）
語意 / 視覺
（Semantics / Visual Concept）
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圖 2-18 非視覺資訊的結構
資料來源：“A conceptual framework for indexing visual information at multiple
levels,” by Jaimes, A., & Chang, S.-F., 2000, Paper presented at the
IS&T/SPIE Internet Imaging, fromhttp://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.37.29
二、 圖像使用者需求與檢索行為
圖像屬性通常涉及一系列的描述任務及活動，為了瞭解檢索任務對檢索行為 之影響，Jörgensen（1998）以美國美術設計學會得獎作品圖片為研究素材，要求 受詴者在描述（Viewing）、查詢（Search）、及記憶（Memory）三種任務情境下 進行敘述，並據此歸納出 12 項圖像（表 2-12），分別為：物件（Objects）、人物
（People）、顏色（Color）、視覺元素（Visual Elements）、空間位置（Spatial Location）、描述（Description）、人物相關屬性（People-related）、藝術史相關資 訊（Art Historical Information）、抽象概念（Abstract）、故事（Story）、外部關係
（External Relation）、觀看者反應（Viewer Response），上述 12 項屬性又可在細 分為 2-8 小項。
物理屬性 書目資訊
相關資訊 文字（文章、標題、說明
等）、聲音、影像等 作者、標題、日期等
地點、擁有者等
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視覺元素（Visual Element） 視覺元素的組成，線、光線、
對比、紋理等
空間位置（Spatial Location） 一般或特定的位置與空間 描述（Description） 描述性的詞彙，包含物件的
組成，如木製、大小、規模
藝術史相關資訊（Art Historical Information） 資料來源：“Image retrieval: Theory and research,” by Jörgensen, C., 2003,
Lanham, Md: Scarecrow Press, p.235-236.
在另一項 Jörgensen（1998）的研究中，則可以發現最常被用來描述任務類 型的圖像屬性為物件、人、社經地位（Social Status）、顏色、身體部位（Body Part）、
特定區域（Location-specific）與活動（Activity），前 7 種圖像屬性佔所有描述任 務類型 62.10%（表 2-13），在沒有具體檢索任務的情況下，使用者很容易使用 簡短的敘述方式來描述圖像需求。
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表 2-13 描述任務中最常使用的圖像屬性
舉例說明 圖像屬性 百分比
'whale', 'sea', 'star' 物件 18.5%
'man', 'woman' 人物 10.1%
'dancer', 'businessman' 社經地位 7.9%
'green', 'blue', 'silver' 顏色 7.8%
'head', 'eyebrows' 身體部位 6.4%
'outside', 'overlap' 特定區域 6.1%
'jumping', 'to bite' 活動 5.3%
資料來源：“Attributes of images in describing tasks,” by Jörgensen, C., 1998, Inf.
Process. Manage., 34(2-3), 161-174.
Markkula & Sormunen（2000）調查新聞記者圖像索引的檢索行為，發現與 圖像本身相關的文字敘述（如標題、出處）時常被用於辨識圖像中實體物件與新 聞事件，為人工進行索引之主要資訊來源。從觀察與訪談的過程中發現，最常被 使用的索引詞彙較為專指（Specific），如個別物件、地點、事件與圖像的主題，
這同時也反應了該使用者圖像收集的類型分佈。圖像的索引本身對使用者而言並 不困難，困難的是如何得知這些圖像內的物件和主題。在檢索需求與行為的部分，
使用者傾向以人名、地點和建築物作為檢索詞彙，詞彙的選用通常簡短且不明確，
加上圖像的選擇標準因事而異，難以使用準確的言語表達，因此瀏覽也是常用來 尋找圖像的方法之一。
從上述圖像資源特性、需求與檢索行為來看，人們往往根據圖像的物件內容、
事件以及表達情感等涵義上做描述。這些圖像的涵義是圖像的高層語意特徵，包 含了人們對圖像內容的理解，這種理解是無法直接從圖像視覺特徵所獲得，也不 易由文字來完整表達，而是需要由人的知識來判斷。因此不論是以概念為本
（Concept-based）或是以內容為本（Content-based）的圖像檢索技術，都因為有 其侷限往往不能完全滿足使用者需求。
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