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このウェブページは，
感情に訴える色パレットの推薦
に関するプロジェクトの情報を提供するために準備されたものです．
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色推薦システムへの感情カテゴリの導入 |
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色は人間の知覚に影響を与える重要な要素であり，
情報的で魅力的な視覚的コンテンツを作成するには，
適切な色セットの選択が極めて重要です．
さらに，
このような色パレットの選択は，
特に特定の感情的なスタイルを導入したい場合，
クリエイターの感情的な意図を反映していることがよくあります．
この研究では，
視覚的コンテンツにおける好みの色と感情表現を促進する色パレット推奨システムの実現を図りました．
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アイデア |
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推薦システムは，
過去に複数のユーザーが行ったアイテム選択のデータに基づいて行われます．
色選択を例に取ると，
図1の左にある通り，
複数の色に対してユーザがどれを選んだかを，
行列を用いた表現します．
この行列を因子分解して，
特徴的な２つの行列の積で近似することで，
ユーザ全体の色選択の傾向を少ない因子で表現を行います．
我々は，より分解した行列の意味合いが理解しやすい，
行列の要素がすべて非負となる非負行列分解を用います．
しかし，上記の行列表現では， ユーザと色の関係に関する傾向しか得ることができません． そこで，我々は行列表現にもう一次元感情表現という様子を取り込んで， 図1の右にあるような３次元の行列であるテンソル表現を導入しました． このテンソルの非負因子分解を用いることで， ユーザの色選択と感情表現の両方の傾向を取得し， 色推薦システムの構築を図りました． |
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図1:
複数のユーザの色選択に関する行列表現(左)．
複数のユーザと感情表現に基づく色選択に関するテンソル表現(右)
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結果 |
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本研究では，
図2は，Case I と Case II の比較を示しており， テンソルに基づく提案手法の方が， 優れた色の推薦を行うことを示しています． |
| Positive | Disturbing | Trustworthy | |
| (a) |
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| (b) |
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図2:
感情別の推薦色．
感情がPositive，Disturbing，Trustworthy場合の(a) Case I と(b) Case II の比較．
テンソルに基づく推奨アプローチ(Case II)は，
感情に関する色の好みの全体的な傾向を効果的に捉えるため，
行列に基づくアプローチ(Case I)よりも優れた色の集合を推薦します．
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図3は，
Case II において，
他感情における色選択がどのような影響を与えるかを示したものです．
もともとTrustworthyでは，暖色系と寒色系の色の好みが混在していますが，
他感情で選択した色の影響を受けて，
暖色系と寒色系の異なる色推薦が行われます．
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| Positive | Exciting | Trustworthy | ||
| (a) |
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→ |
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| Disturbing | Calm | Trustworthy | ||
| (b) |
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→ |
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図3:
Case IIにおける他感情の色の好みのTrustworthyの色推薦への影響．
Trustworthyは，暖色系と寒色系の２つの顕著な傾向が混在しています．
(a) PositiveとExcitingに暖色系が選択された場合，Trustworthyでは暖色系が推薦されます．
(b) DisturbingとCalmに寒色系が選択された場合，Trustworthyでは寒色系が推薦されます．
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図4は，
選択された色に最も合う感情を推測しながら，
色の推薦行うCase IIIの事例を示しています．
このようにサンプルとして与えられた色から，
自動的に感情を推測し，
それに見合う色集合を推薦することができます．
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| Positive | Playful | Exciting | |
| (a) |
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| Disturbing | Calm | Trustworthy | |
| (b) |
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図4:
Case IIIでは，
対応する感情カテゴリーを推測しながら色を推薦しています．
上記の例では，
選択された色調に最も適した感情は，
順番に Positive, Playful, Exciting, Disturbing, Clam, Trustworthy と推測されました．
推薦システムは，
推測されたもっともらしい感情のリストをエラーに関して昇順で示しており，
各エラー値を括弧で囲んで表示しています．
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Paper & VideoIkuya Morita, Shigeo Takahashi, Satoshi Nishimura and Kazuo Misue, Affective Color Palette Recommendations with Non-negative Tensor Factorization in Proceedings of the 26th International Conference Information Visualisation (IV2022), pp. 40-47, 2022 doi: 10.1109/IV56949.2022.00016 |
