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  1. 研究報告
  2. コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)
  3. 2024
  4. 2024-CVIM-237

配色の好みに基づくインテリアの評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232746
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232746
63d8cfe1-fd09-4872-8d41-64bc32e2de24
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CVIM24237055.pdf IPSJ-CVIM24237055.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
CVIM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-02-25
タイトル
タイトル 配色の好みに基づくインテリアの評価
タイトル
言語 en
タイトル Interia Evaluation based on User’s Color Preference
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
山口大学大学院創成科学研究科
著者所属
山口大学大学院創成科学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology for Inovation, Yamaguchi University
著者所属(英)
en
Graduate School of Science and Technology for Inovation, Yamaguchi University
著者名 森, 万記

× 森, 万記

森, 万記

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守田, 了

× 守田, 了

守田, 了

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著者名(英) Maki, Mori

× Maki, Mori

en Maki, Mori

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Satoru, Morita

× Satoru, Morita

en Satoru, Morita

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 インテリアコーディネートは,部屋の色を基調色,配合色,強調色に分類している.分類した色の割合を,部屋の配色割合とする.これまでインテリアの色が人間に与える印象や色の好みに関する研究は行われている.しかし部屋の配色割合は十分な検証が行われていない.よって部屋の配色割合に加えて,補色の強さや分類された色の境界線の長さを用いてインテリ アの評価を行う手法を提案する.少ないデータ数でも精度の高いインテリアの評価を行うために,本論文では被験者のインテリアの好みからアンサンブル学習を行う.被験者から得たアンケートの結果と提案手法によるインテリアの評価が,既知データは 94.8%,未知データは 87.5% 一致した.よって提案手法は,被験者のインテリアの好みに添う評価が行え,室内の模様替えの補助として有効である.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Some people classify room colors into base color, assorted color and accent color when they think about coordination of room. The proportion of the classified colors hereinafter called color ratio. Studies have been conducted on the impression that the color of a room gives humans and on the color preferences of the room. However, the color ratio of the room has not been sufficient studied. Therefore, we suggest a method for room evaluation that uses the color ratio of the room, the strength of the complementary colors and the length of the boundaries which is lines between the different colors after clustering. In order to provide highly accurate room evaluation with less data, we use ensemble learning from the examinees’ room preferences. The average correct response rate for training data is 94.8%, and unknown data is 87.5%. Thus, it is possible to evaluate the room according to the examinees’ preferences.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11131797
書誌情報 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)

巻 2024-CVIM-237, 号 55, p. 1-6, 発行日 2024-02-25
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8701
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:20:06.754152
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