| 研究課題/領域番号 |
20K12032
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61060:感性情報学関連
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| 研究機関 | 芝浦工業大学 |
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研究代表者 |
大倉 典子 芝浦工業大学, SIT総合研究所, 教授 (00317364)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | かわいい / ファッション / Colorfulness / 彩度 / 明度 / 深層学習 / 可視化 / データベース / 機械学習 / カラフルネス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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、その位置付けをファッションの特徴量空間上で可視化することである。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、東京ガールズコレクションも大盛況である。さらに、日本独自の「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。これは、日本のファッション産業の海外進出にとって大きな損失である。
そこで、我々の共同研究の成果を日本のファッション産業の独自の強みとして活かす。
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| 研究成果の概要 |
１．原宿カワイイ、クラシック・レトロ・ドール、オーソドックス、ストリートカワイイ、ロリータの5種類の画像を収集し、かわいいファッションの画像データベースを構築した。各画像の第一主要色の彩度、Colorfulness、明度を特徴量として、5種類の共通点や相違点を明らかにした。また、データベースの画像を入力として、5種類を分類する深層学習モデルを構築した。
２．Dior等7種類の著名ファッションブランドの画像データベースを構築し、１と同様の特徴量から共通点や相違点を明らかにした。またここの画像を１で構築した深層学習モデルに入力し、かわいいファッション空間上での各著名ブランドの位置づけを明確にした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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