| 研究課題/領域番号 |
21K02083
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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08030:家政学および生活科学関連
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| 研究機関 | 椙山女学園大学 |
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研究代表者 |
石原 久代 椙山女学園大学, 生活科学部, 教授 (50193347)
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| 研究分担者 |
山下 健 椙山女学園大学, 生活科学部, 講師 (50783990)
山縣 亮介 名古屋学芸大学, メディア造形学部, 准教授 (80647610)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021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 | 色彩調和 / AI / 色差 / 2色配色 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
色彩調和はファッション、インテリア、パッケージなど多くのデザイン分野において非常に重要な理論である。しかし、これまで展開されてきた色彩調和論の多くは60年以上前の理論が多く、現代の感性に合っているとは言い難い。また、色彩調和論展開のための表色系は、知覚的均等色空間L*，a*，b*で測色したところ表色系内の色配列は等差性が乏しく、調和実験結果からも問題があることが判明した。
そこで本研究では、現代社会の感性に合った汎用性のある色彩調和を再構築し、ビッグデータを活用し、実践的分野で活用できる色彩調和ＡＩシステムの構築を目指して、ディープラーニングを用いて確立させ、提供したいと考える。
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| 研究実績の概要 |
2023年度は2022年度に実施した研究について，5月27日・28日に東京家政大学で開催された一般社団法人日本家政学会第75回大会にて「色彩調和に関与する色差の検討（2）服装色の配色」というテーマで発表を行った．本報告では服装色として提示した場合の調和度に関する内容で,上衣と下衣が同一色相の場合が最も評価が高く,色相が離れるほど評価は下がり,色票の実験と同様に色相の対比の調和領域は存在しなかったことが確認された．
また,6月24日・25日に東京造形大学にて開催された一般社団法人日本色彩学会全国大会にて「色彩調和論構築のためのディープラーニングの適用の試み（4）－面積比との関係－」というテーマで発表を行った。本研究はこれまでの色相角を均等にした2色配色の調和度についてディープラーニングの学習モデルを構築し，良好な結果を得たことから、面積比の異なる2色配色の調和度についてディープラーニングの適用を試みたものである.
実験試料はL*a*b*色空間において色相角を均等に10分割した高彩度域，高明度域各10色の計20色を上下に1:3，3:1の面積比で2色配色した360試料の被験者100名の調和度データ，36,000データを用いた．学習モデルは入力層に2色のL*a*b*値と面積情報を設定し，出力層にはカテゴリー分けした場合および連続型変数にした場合の予測調和度を求めた．
その結果，面積比は1:3，3:1ともに2色配色の色相角dhが小さいほど調和し，大きくなるほど調和しない傾向にあった．この結果は面積比1:1と同様であり、2色配色の面積比の違いが色彩調和に影響を及ぼす事実は認められなかった．調和度と予測調和度の相関を求めた結果，入力層には2色のL*a*b*値と面積情報として面積比(1，3)を入力した予測調和度において0.95以上の強い相関が認められた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
実験は順調に進み学会への報告も順次行ってきたが、2023年度に行った研究の結果がまだ学会にて報告できていないことから、2024年5月24日・25日に開催の家政学会全国大会および6月29日・30日に開催の日本色彩学会全国大会で発表予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
実験は概ね終了しているが、2023年度実施分の研究結果について，学会報告，論文投稿がまだできていないことから，すでにエントリーしているが，2024年5月24日・25日に開催の第76回日本家政学会全国大会および6月29日・30日に開催の日本色彩学会全国大会で発表予定である．
さらに，その結果を日本色彩学会誌に投稿予定である．
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