2022 Fiscal Year Annual Research Report
日本の「かわいい」ファッションの特徴量の抽出・定量化と、その位置付けの可視化
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20K12032
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| Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大倉 典子 芝浦工業大学, SIT総合研究所, 教授 (00317364)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
SRIPIAN PEERAYA 芝浦工業大学, 工学部, 助教 (70822542)
宮武 恵子 共立女子大学, 家政学部, 教授 (40390124)
Laohakangvalvit Tipporn 芝浦工業大学, 工学部, 助教 (20868856)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | かわいい / ファッション / データベース / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、日本の「かわいい」ファッションの特徴量を抽出・定量化し、その位置付けを既存の著名ファッションブランドを含めた特徴量空間上で可視化することである。令和3年度には、以下を行った。
１．5種類（原宿カワイイ、クラシック・レトロ・ドール、オーソドックス、ストリート、ロリータ）のかわいいファッションを分類する機械学習モデルを構築した。
２．「既存の著名ファッションブランドの製品の特徴量の抽出と定量化」について、まずデータベースを作成した。データベースは、ANNA SUI、DIOR、Dolce Gabbana、GUCCI、MOSCHINO、TOMO KOIZUMI、Vivienne Westwoodの７ブランドに対し、2019年秋冬、2020年春夏、2020年秋冬、2021年春夏、2021年秋冬、2022年春夏のコレクションから、典型的なファッションとかわいいファッションをそれぞれ抽出し、全部で約2000画像から構成した。次に、これまでのかわいいファッションと同様の特徴量（Colorfulnessと彩度）を算出し、それぞれの共通性や差異を明らかにした。
３．上述のデータベースの画像を、既に構築したかわいいファッションの機械学習モデルに入力し、かわいいファッション空間上でのラグジュアリーブランドそれぞれのコレクションの位置づけを明確にした。
これらの成果は、2022年9月の日本感性工学会大会および2023年3月の日本感性工学会春季大会で発表した。さらに関連研究である「かわいいピンク色」の調査研究結果も、日本感性工学会の英文論文誌に採択され、また5種類のかわいいファッションで特にピンク色に焦点を当てた新たな研究結果が、本年7月のHCI International 2023で発表予定である。
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