Development of production system using machine learning method for the made-to-order 3D design by linguistic expression
| Project/Area Number |
23K22227
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
22H00956 (2022-2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 08030:Family and consumer sciences, and culture and living-related
|
|---|
| Research Institution | Sugiyama Jogakuen University |
|---|
Principal Investigator |
増田 智恵 椙山女学園大学, 生活科学部, 教授 (60132437)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上田 博之 大阪信愛学院大学, 看護学部看護学科, 教授 (00203448)
松井 知子 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (10370090)
井上 尚子 椙山女学園大学, 生活科学部, 准教授 (80184753)
村上 かおり 広島大学, 人間社会科学研究科(教), 教授 (80229955)
永野 光朗 京都橘大学, 総合心理学部, 教授 (20237548)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2023: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
|
|---|
| Keywords | 3次元人体形状 / デザイン / 着心地 / 感性的評価 / 物理的評価 / 3次元人体の衣服パターン作成 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
ネット等による衣服生産・販売と注文・購入の流通精度を高め，無駄な生産を防ぎ，購入側も満足し長期着用できる，販売と購入のコミュニケーションアップシステムの開発をする。
3次元平均モデルとその仮想試着デザインの服との「似合い度」に関して言語も含めたアンケートを行い，テキストマイニング方法と機械学習による分析を行い，体型別のデザインの分類と予測を実施する。体型別の「似合い度」の高いデザイン服を個別設計可能にし，3次元人体からの衣服用人台の自動生成を経て，密着衣服パターンの展開を試みる。消費者個別の体型に適し，体型への「似合い度」の高い衣服生産・販売につながるシステムの提案を目的とする。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
衣服生産・販売と注文・購入の流通精度を高め，および無駄な生産を防ぎ，購入側も満足し長期着用できる，販売と購入のコミュニケ ーションアップシステムの開発を目的に，本年度は3次元平均モデルとその仮想試着デザインの服との「似合い度」に関して，音声による言語評価も含めたアンケートを実施した。5体型の3次元仮想モデルにサイズ別の同じデザイン服を仮想試着した画面を用いて，約180名の20代～60代の成人女子に対して，「似合い度」に対するデザイン服のアピール度とカバー度について，5段階評価と言語による評価を依頼した。現在解析途中であるが，年代による評価の基本的な違いと言語による具体的な評価傾向が示唆された。来年度は言語評価を服にさらなるデザインの色柄の特徴も含めた機械学習による分析を含める。一方，体型による「似合い度」に関しての3次元人体体形からの自動平面パターンの生成を行い，胴部密着パターンの作成ができるようにした。3次元人体形状から衣服用の3次元人台形状の自動生成を仮想的に実施し，密着衣服の胴部の2次元パターンを3次元人体から直接自動作成可能とした。同時に3次元人体から3次元人台の曲面形状の差（Gap）を数値的に明らかにし，衣服設計のための人体と衣服の形状の変化を3次元で捉えた。さらに胴部の2次元パターンの側的曲率（パターン外回りの形状）を，3次元人体形状から，直接に曲率の数値と具体的な形状として得られるようにした。このことは，他にない人体からの衣服設計要因を捉える基本的情報につながる研究となった。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定の言語による多数のデザインの体型別のイメージ評価を実施でき，予定の言語評価による分析を進められている。とくに，テキストマインドや機械学習による「似合い度」に関する5体型別の50デザイン服による多数の情報を現在分析に進められているため，来年度に成果としてまとめられる準備ができる環境をつくることができている。
同時に現実に「似合い度」を高めるための基本的な3次元体型別の個別対応の胴部パターンの自動生成とその曲率による衣服設計システム情報も得られつつあるため，ほぼ順調に研究が進められていると判断する。
最終年度のまとめとして，課題の「言語表現による3次元衣服オーダー可能な機械学習を利用した生産システムの開発」のための準備がほぼできている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度の3次元平均モデルとその仮想試着デザインの服との「似合い度」に関して，音声による言語評価も含めたアンケートの分析途中のテキストマインドや機械学習によるデザイン服のアピール度とカバー度についての分析を継続して検討する。
現行の結果では，服のデザインと年齢による傾向がみられたが，服の色・柄・服種などの詳細なデザイン要素については，詳細に分析していないため，予定としては画像処理によるデザイン要素の特徴についても研究を推進できないかと，深層学習（ディープラーニング）による解析も検討している。
5体型の3次元仮想モデルにサイズ別の同じデザイン服50種類の多数の評価対象のデータに対しての，多方向からの評価を用いているため，回答も困難な面もあった。そのためデザイン服のイメージに関しては画像で詳細にその特徴を印象的に捉えた画像による分析を検討して，評価とデザイン要素との関係を捉えたいと考えている。
3次元人体からの個別対応の密着衣服パターンの自動生成に関しては，腰部・頸部・上肢部・下肢部の全身に関しての検討を行う。各部位のパターンとそのサイズ・曲率の特徴を，3次元人体からの平面のパターン形成を数値的に明らかにする。これまでに物理的な数値として捉えられていない衣服平面パターンの構成要素を明らかにすることで，先の服のデザインの似合い度と人体形状から形成されるパターン形状の特徴との数値的関係を検討できる情報とするための示唆を得る。
|
Report
(2 results)
Research Products
(3 results)
