2021 Fiscal Year Research-status Report
Research on Color Design System by Interactive Evolutionary Computing Using Impression of Words
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20K11896
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| Research Institution | Meiji University |
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Principal Investigator |
荒川 薫 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (30183734)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
橋本 典久 明治大学, 総合数理学部, 特任講師 (60500642)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 配色デザイン / カラーパレット / 視線 / 深層学習 / 画像検索 / 対話型進化計算 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
言葉の印象を反映した配色デザインを行うためのカラーパレットを生成するために、単語を入力して画像検索を行い、集められた画像群に対し、昨年度構築した代表色推定方式を適用した。これまで、画像からカラーパレットを求める方法では、色空間のクラスタリングによる方法の他、深層学習を用いた方法が種々提案されているが、昨年度、本研究において、アイトラッカーにより求められた視線集中領域と、マウスクリックにより選択された好みの色のデータを用い、深層学習によりカラーパレットを推定する方式を提案し、高い評価が得られた。今年度は、この方式を用いて、単語に対する画像検索により収集された複数の画像に対し、これらの画像を代表する色を求め、カラーパレットの作成を行った。始め、これらの複数の画像を合体して一つの画像を作成し、それに対して視線集中領域を深層学習により推定して代表色を求めたところ、視線集中領域は、色のみではなく、画像の空間上の位置にも依存するため、良好な結果が得られなかった。そこで、収集された複数の画像各々に対して、色分布を求め、それらを統合する方式を提案し、言葉に対応した複数画像の代表色として良好なものを得ることが実験により示された。
カラーパレットを得るための学習用データとして、視線集中領域は、人による違いが小さいと考えられるが、好みの色は人により違いが生じる可能性があるので、今年度は、別の被験者に対してもマウスクリックによる好みの色選択を行ってもらい、学習用データを増やした。
さらに、深層学習で得られたカラーパレットに対し、利用者の好みに応じて色の調整を行うため、対話型進化計算により、色相、再度、明度を調整するプログラムの実装を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していた、画像群に対して代表色を求め、第一弾のカラーパレットを求めることができた。複数の画像の色情報を如何に統合するかで検討に時間を要したが、効果的な統合方法を見つけることができた。カラーパレット自体に対話型進化計算を適用していないが、その基となるプログラムの実装は完成した。
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| Strategy for Future Research Activity |
言葉の入力により収集された画像群に対して深層学習で求められたカラーパレットの各色に対して、対話型進化計算により、利用者の好みや要望を考慮した調整ができるようにする。
次に、得られたカラーパレットの各色を図案の各領域に配置し、図案のカラーデザインを行う。この際、隣接領域に同じ色が配置されないようにするため、隣接領域には異なる色を配置するか、それができない場合は明度を変えて、隣接領域が繋がらないようにする。色の配置に関しても、対話型進化計算を用いて、利用者の好みを反映したデザインが実現できるようにする。また、色を施された図案に対して、カラーパレットの色を調整する機能も実現する。
得られたデザイン画像に対し、主観評価実験を行う。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルス感染拡大の影響で、学会出張に行くことができなかったから。次年度は、学会出張を行う予定である。
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