色彩調和に基づくファッションコーディネートの分析

6E-04 色彩調和に基づくファッションコーディネートの分析 齋藤 香莉菜，岡本 一志（電気通信大学）, 柴田 淳司(東京都立産業技術大学院大学), 原⽥ 慧, 軽部 幸起（電気通信⼤学） 研究背景 実験結果 色彩調和(Color Harmony) 美的快適さを与える色の組み合わせ 調和する配色を8種類の色相型と10種類の色調型に分類 松田 [ , 1995] 図5:アイテム数ごとの色彩調和型の分布 図1：色相型 ファッションアイテムの補完推薦 型なしを除いて，大半がi・L・T・V型の明度コントラストに分類 アイテム数増加するにつれて，型なしが増加 図2：色調型 [Divitiis+, 2023] 服の色と形状を分離学習し，トップスに合うボトムスを推薦 図6:調和度平均の時系列変化 図7:色調型構成割合の変化 色彩調和度とコーディネートの評価との関係 図3：推薦リストの例 学習データの偏りにより，類似したアイテムばかりが上位に推薦 例：ジーンズが多く含まれるため、ジーンズばかりが推薦される 研究目的：コーディネートの多様化に対する色彩調和の有効性を検証 アプローチ 図8:色彩調和度とコーディネート評価指標の相関 頻出調和型のコーディネートの例 図4：システムの概要 1. アイテム画像からK-means法で主要色を3つ抽出 2. 主要色をRGBからマンセル表色系に変換 3. 全ての主要色を色彩調和型判定法 徳丸ら に入力 [ +, 2007] ファジィ推論による色彩調和型判定法 徳丸ら [ データセット まとめ コーディネートが主に5種類の色彩調和型に分布 ファッションのシーズンに合わせて色彩調和型や調和度が変化 調和度とユーザ評価の間には有意な相関関係がないことを確認 ⇒ コーディネートのユーザ評価を最大化には色彩調和は不十分 +, 2007] 色はマンセル表色系（色相・彩度・明度）を使用 色彩の曖昧な変化による調和の変化をファジィ推論で表現 松田が提案した色彩調和論 松田 の配色構成を採用 [ おわりに , 1995] 今後の展望 アイテム数の増加による色彩調和型の分類の難化に対応できる 色彩調和の判定法の見直し 出力を多様な色彩調和型にするためのリランキング手法の開発 IQON3000 [Song+, 2019] ユーザ数 コーディネート数 ファッションアイテム数 3,568 308,747 672,335 使用項目：アイテムの画像・価格・カテゴリ，コーディネートに 対する「いいね」の数 SHIFT15M [Saito+, 2020] ZOZO 研究所が公開したIQONの大規模データセット 松田, 1995] 松田 豊，``色彩のデザイン,'' 朝倉書店，1995. [ [Divitiis+, 2023] L. D. Divitiis, F. Becattini, C. Baecchi, and A. D. Bimbo, ``Disentangling Features for Fashion Recommendation,'' ACM Trans. Multimedia Comput. Commun. Appl, Vol.19, No.39, pp.1--21 , 2023. 徳丸ら+, 2007] 徳丸 正孝，村中 徳明，今西 茂，"ファジィ推論による色彩調和の定量的評価," 知能と情報，日 本知能情報ファジィ学会，vol.19，no.1，pp.57-68，2007． [ [Song+, 2019] X. Song, X. Han, Y. Li, J. Chen, X. Xu, and L. Nie, "GP-BPR: Personalized Compatibility Modeling for Clothing Matching," Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia, pp.320-328, 2019. [Saito+, 2020] Y. Saito, S. Aihara, M. Matsutani, and Y. Narita, ``Large-scale Open Dataset, Pipeline, and Benchmark for Bandit Algorithms,'' arXiv preprint arXiv:2008.07146, 2020.