Research on Color Design System by Interactive Evolutionary Computing Using Impression of Words

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K11896
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Meiji University
• Principal Investigator: Arakawa Kaoru 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (30183734)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 橋本 典久 明治大学, 総合数理学部, 特任講師 (60500642)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 配色デザイン / 機械学習 / 対話型進化計算 / 視線情報 / 深層学習 / 感性

Outline of Final Research Achievements

A method for designing color schemes, which is preferable for users, was realized by reflecting their impressions of words to colors through machine learning. First, we proposed a method to generate a color palette that reflects the ideal color of an image for users using deep learning. This method uses data on people's gaze at an image and the color information they prefer. Next, we proposed a method for generating a color palette that reflects the colors of multiple images related to a word the user wants to express, based on the method of color-palette generation as mentioned above. Finally, we proposed a method for assigning the colors of the obtained color palette to each area of a graphical image to reflect the user's preferences using interactive evolutionary computation, and verified the effectiveness of this method.

Free Research Field

知覚情報処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年、情報端末やグラフィックツールの進歩により、一般の人でもポスターなどの図案の制作を行うことができるようになった。しかし、このような道具が提供されても、一般の人が自分の表したいテーマに合った図案のデザインを適切に行うことは難しい。本研究は、特に色に注目し、利用者が、自分で表現したいテーマを言葉で表すことで、その言葉を反映するカラーパレットを自動的に成し、そのカラーパレットに基づいた図案の配色を利用者の好みを考慮して行う方法を提案するものである。本研究により、一般の人が、自分で表現したいテーマを適切に反映し、好みに合った図案の配色デザインを行うことが可能となった。