Extraction and quantification of characteristics of Japanese "kawaii" fashion and visualization of its positioning

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K12032
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61060:Kansei informatics-related
• Research Institution: Shibaura Institute of Technology
• Principal Investigator: Ohkura Michiko 芝浦工業大学, SIT総合研究所, 教授 (00317364)
• 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)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: かわいい / ファッション / Colorfulness / 彩度 / 明度 / 深層学習 / 可視化

Outline of Final Research Achievements

1. Five types of images (Harajuku Kawaii, Classic Retro Doll, Orthodox, Street Kawaii, and Lolita) were collected to construct a database of kawaii fashion images. Using the saturation, colorfulness, and lightness of the first dominant color of each image as features, we identified similarities and differences among the five types of images. In addition, a deep learning model was constructed to classify the five types using the images in the database as input.
2. Image database consists of seven famous fashion brands such as Dior were constructed, and similarities and differences were clarified based on the same features as in 1. The images were input into the deep learning model constructed in 1, and the positioning of each famous brand in the kawaii fashion space was clarified.

Free Research Field

感性工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

日本のファッション雑誌で「かわいい」はキラーコンテンツであり、さらに日本発の「かわいい」ファッションの存在は国際的にも認知され、原宿は外国人に席巻されている。しかし、欧米を中心としたファッション業界のプロフェッショナルにおいて、「かわいい」は価値あるいは評価指標となっていない。
そこで本研究では、「かわいい」ファッションの画像特徴量の抽出や深層学習モデルの構築を行い、さらに著名なラグジュアリーファッションブランドとの関係性を可視化した。ファッションに対するこのような情報工学からのアプローチは例がなく、またこの成果は、日本のファッション産業の海外進出に際しての学術的根拠となり得る。