ニューラルネットワークを用いた色彩に対する感性次元の構築

摘要

Now that the commodity value for customers has been changing from function oriented products to kansei-oriented products, what we extract designs appropriate for kansei of individuals from a great deal of candidates is our problem in today's information oriented society. On the other hand, the development of computer technology that can handle these kinds of information with speed and precision has been also achieved. Therefore, we try the simulation that reflect human kansei by using computer, and evaluate the extraction accuracy. In this study, kansei evaluations on the computer are conducted by using neural networks which are modeled on human brain functions. As a result, when affective dimensions present in human brain activity are applied, the learning accuracy is effective enough, but the evaluation accuracy does not go far enough to put this research into practical use in the future.%機能指向から感性指向へと消費者にとっての価値が移り変わりつつある現在，膨大なデザイン候補から個人の嗜好に合ったものを抽出することは，情報化社会に置かれた我々の課題と言える．一方で，こうした，情報を高速かつ確実に処理するコンピュータ技術も発展を遂げている．そのため，コンピュータにより人間の感性を反映したシミュレーションを試み，その抽出精度を評価する．コンピュータ上では，人間の脳をモデルとしているニューラルネットワークにより感性評価を行うものとする．結果として，人間の脳活動において存在が示されている感性次元を適用することにより，その学習精度は十分に有効であるが，評価精度については実用レベルに至らないと言える．