2020 Fiscal Year Research-status Report
Data-driven mutual conversions of semantic colors based on Bayesian inference for color design
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20K19910
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| Research Institution | Prefectural University of Kumamoto |
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Principal Investigator |
石橋 賢 熊本県立大学, 総合管理学部, 准教授 (70749118)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 配色支援 / ベイズ推定 / データ駆動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、色と言葉の関係性に注目した配色支援手法を提案し、ユーザ評価をとおしてその有効性を明らかにすることを目的とする。従来の類似研究では、単語入力による配色支援手法のアプローチが報告されている。一方で、配色からの単語想起や派生配色の生成、条件指定など異なるアプローチはほとんど報告されていない。そこで本研究では、配色と言葉のデータセットをベイズ推定によりモデル化することで、従来研究では取り扱えなかった課題の解決を図る。特に当該年度では、カーネル密度推定やガウス混合モデルによる確率密度関数を配色と言葉のデータセットを利用して生成し、マルコフ連鎖モンテカルロ法によりその確率密度関数に沿うデータ生成手法を構築することで、登録単語の入力によりその単語の印象を持つ配色を自動生成したり、色選択を支援する基本アルゴリズムを開発した。とりわけ、ユーザの所望する色を選択するだけで、配色の組み合わせとして適切な隣接色を提案する機能を設けることで、ユーザの自由度を確保しつつ、入力単語の印象に沿った配色選択（生成）を実現した。一方、現時点では配色適用の具体的なアプリケーションが未実装であり、学習させるデータセットの単語が少ないことから、次年度では、具体的な色適用アプリケーションの実装、ならびに、学習に適した入力単語の選定に関わる調査を行う予定である。ただし、年度計画で挙げていた目標を達成できており、本研究はおおむね順調な進捗状況であると言える。さらに、当該年度の成果は、既に対外発表を通して公表している
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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
該年度の計画では、１）単語→配色、２）配色→単語、３）配色＋単語→配色変換の推定手法の確立を挙げていた。１については、色の特徴量を6次元の特徴量に変更して、確率密度関数からマルコフ連鎖モンテカルロ法で配色候補を探索する際の効率化を図り、リアルタイムに結果を表示可能な仕組みに変更した。なお、確率密度関数は、多変量カーネル密度推定やガウス混合モデルで生成し、ユーザの探索に関する制限の度合いを選択できるようにした。さらに、本手法を採用したことにより、各色選択に対してユーザの自由度を確保できるようになった。次に、異なる二つのデータセットから確率密度関数を作成し、それらをアルファブレンディングによりパラメトリックに融合する手法を導入することで、複数語対応を可能にした。複数語への対応は次年度以降の予定であったが、手法変更により容易に実装可能となった。一方で、入力する単語の選定は、本研究の中核をなすことから、より慎重に議論する必要性が浮き彫りとなり、２）以降は採用する単語の選定調査を進めてから取り組むこととなった。ただし、前述のとおり複数語への対応が可能となったことから、次年度の計画との入れ替えただけとなり、全体の進捗としておおむね順調に進展している。次年度は、具体的な配色適用アプリケーションの開発、ならびに、採用する単語の選定、２）の配色→単語の推定手法の構築を行う予定である。以上より、総合的には当該年度の目標をおおむね達成できているものと判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
単語→配色の推定手法が確立したため、これを基に他配色アプリケーションへの応用や多数の単語への対応を進める。具体的には、2Dイラストや3Dシーンへのリアルタイム配色のツールを実装し、ユーザ実験をとおしてデザインの知識やスキルを有していない初心者でも、簡単に目的の単語に沿った配色を選択できるか検証する。多数の単語を扱う上で、（データベース登録されていない）未知単語への対応については、深層学習技術を導入する予定であり、それに伴い学習用PCを新たに導入する。また、色実験ではディスプレイ環境の統一が必要であるため、カラーマネジメント機能のある同一ディスプレイを導入することで対応する予定である。先行研究では、深層学習技術により単語→配色の推定手法が報告されており、複数語へも対応している。一方で、提案される配色が限定されており、ユーザの自由度は低いため、比較実験により提案手法の有効性を検証する予定である。比較調査では、ディスプレイを統一させたオフライン調査と、多様な環境で実施するオンライン調査を行い、リアルタイム性の効果と成果物（配色された対象物）の提示による満足度の調査を行い、両面から提案手法の性能を検証する。以上の推進方策により、本年度の研究目標を達成する予定である。
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| Causes of Carryover |
当該年度でワークステーションを購入予定だったが、半導体供給不足により購入を見送ったため、本年度において購入する。
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