研究課題
前年度までは、言葉の入力に対して収集した画像から、人間の視線情報を考慮した深層学習により5色のカラーパレットを求める方法について研究を行ったが、今年度は得られたカラーパレットの各色を任意の図案の各領域に割り当て、さらに、色味の調整を図案に割り当てた色に対して行う方式について研究を行った。この際、配色図案に対する人の好みや主観評価が考慮されるよう、対話型進化計算を改良して導入した。図案に言葉の印象を反映させた配色を行うためには、図案のどの領域にどの色を配置するかが重要である。特に、面積の大きな領域に配置された色がその図案の印象に大きな影響を与える。そこで、対話型進化計算の枠組みで、図案の各領域の面積を考慮し、面積の大きな領域に言葉の印象を強く反映する色が配置される方式を提案した。これは、カラーパレットの5色を図案の各領域に割り当てて複数の配色図案を生成し、そこから利用者が好みのものをN個（N<5)選択して対話型進化計算を行うものだが、世代交代の際、利用者が選択した図案の色の発生率が高い色が広い領域に割り当てられるようにするものである。なお、領域の数が5より大きな場合は、6個目以降は5色の各色の明度を上げ下げして隣接領域に同じ色が配置されないようにする。この対話型進化計算により、得られたカラーパレットの5色の領域割り当てが行われたら、各領域の色味に多少の変化を加え、利用者が十分満足できる色が設定されるよう、新たに対話型進化計算を導入する。この対話型進化計算は、得られたカラーパレットの各色をそれが属する色空間クラスタ内の別の色サンプルに置き換え、一様交叉により世代交代を行うものである。突然変異としては、再度、色空間クラスタ内の別の色サンプルを採用した。この方式により、人が所望する言葉が効果的に映された配色図案デザインが得られることが確認された。
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すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 1件、 招待講演 2件)
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
巻: E105-A ページ: 639-646
10.1587/transfun.2021SMP0011
巻: E105-A ページ: 914-922
10.1587/transfun.2021EAP1087
