| 大会名称 |
|---|
| 2019年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-08-20 |
| セッション番号 |
| 2l |
| セッション名 |
| ヒューマン情報処理 |
| 講演日 |
| 2019/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| 一般教育棟 B棟 B32 |
| 講演番号 |
| J-004 |
| タイトル |
| 深層学習に基づく配色イメージの感性マッピング |
| 著者名 |
| 津野邉純一, 佐久田祐子, 松本和幸, 吉田 稔, 北 研二, |
| キーワード |
| 配色イメージ, カラーイメージスケール, 深層学習, 多層パーセプトロン |
| 抄録 |
| デザインにおける配色は重要な要素であり，人が受ける印象に大きく影響するものである．そこで，配色から受ける印象判定の自動化を提案する．画像データの配色について印象判定を行い，その印象を表す言語を出力することを目的とする．配色と受ける印象の関係は日本カラーデザイン研究所のカラーイメージスケールを基準とし，カラーイメージスケールを基に用意した画像を学習データとして深層学習を行い，印象を判定する．深層学習に用いるネットワークは全結合で構成される多層パーセプトロンを採用し，多層パーセプトロンの入力は画像のカラーヒストグラムとした．学習データと同様にして用意した画像で印象を判定し，学習の精度を確認した． |
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