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技術 明かりの印象評価方法

出願人 パナソニック株式会社学校法人関西学院
発明者 中村透奥谷晃久長田典子片平建史
出願日 2016年8月31日 (5年0ヶ月経過) 出願番号 2016-169469
公開日 2018年3月8日 (3年5ヶ月経過) 公開番号 2018-036856
状態 特許登録済
技術分野 検索装置 イメージ分析
主要キーワード 玄関照明 嗜好評価 更新距離 印象評価 デスクスタンド 評価語 玄関周辺 積率相関係数
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重要な関連分野

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図面 (8)

課題

ユーザ毎の印象嗜好との関係性を明らかすることができる印象評価方法を提供する。

解決手段

明かりの印象評価方法は、明かりの状態を含む画像をユーザに提示する工程(画像提示工程S1)と、予め定めた複数個の印象評価語と予め定めた1つの嗜好を表す嗜好評価語とを用いて、前記画像に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行う工程(段階評価工程S2)と、を含む。

概要

背景

工業製品売り上げ等に貢献する重要な要素の一つとして、プロダクトデザインが挙げられる。プロダクトデザインは、視覚を通じてユーザの購買意欲喚起させる等の機能を発揮する。

プロダクトデザイン(以下、単に「デザイン」と記載する)において、ユーザの嗜好好意的な印象を与えるためには、デザインが与える印象とユーザの嗜好との関係性に着目するとよい。しかし、デザインがユーザにどのような印象を与えているかを把握することは難しい。

そこで、従来、人が受ける印象を評価することができる印象評価方法が提案されている(例えば、特許文献1)。特許文献1には、物性情報及び生体情報から高精度に種々の対象に対する印象を評価することができる印象評価方法が開示されている。

概要

ユーザ毎の印象と嗜好との関係性を明らかすることができる印象評価方法を提供する。明かりの印象評価方法は、明かりの状態を含む画像をユーザに提示する工程(画像提示工程S1)と、予め定めた複数個の印象評価語と予め定めた1つの嗜好を表す嗜好評価語とを用いて、前記画像に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行う工程(段階評価工程S2)と、を含む。

目的

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、ユーザ毎の印象と嗜好との関係性を明らかすることができる印象評価方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

明かりの状態を含む画像をユーザに提示する工程と、予め定めた複数個印象評価語と予め定めた1つの嗜好を表す嗜好評価語とを用いて、前記画像に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行う工程と、を含む、明かりの印象評価方法。

請求項2

前記画像は、生活空間における明かりの状態を示す写真である、請求項1記載の明かりの印象評価方法。

請求項3

前記印象評価語は、少なくとも3つの感性ワードを含む、請求項1又は2記載の明かりの印象評価方法。

請求項4

前記嗜好評価語は、少なくとも3つの感性ワードを含む、請求項1乃至3の何れか1項に記載の明かりの印象評価方法。

技術分野

0001

本発明は、明かり印象評価方法に関する。

背景技術

0002

工業製品売り上げ等に貢献する重要な要素の一つとして、プロダクトデザインが挙げられる。プロダクトデザインは、視覚を通じてユーザの購買意欲喚起させる等の機能を発揮する。

0003

プロダクトデザイン(以下、単に「デザイン」と記載する)において、ユーザの嗜好好意的な印象を与えるためには、デザインが与える印象とユーザの嗜好との関係性に着目するとよい。しかし、デザインがユーザにどのような印象を与えているかを把握することは難しい。

0004

そこで、従来、人が受ける印象を評価することができる印象評価方法が提案されている(例えば、特許文献1)。特許文献1には、物性情報及び生体情報から高精度に種々の対象に対する印象を評価することができる印象評価方法が開示されている。

先行技術

0005

特開2014−200577号公報

発明が解決しようとする課題

0006

しかしながら、デザインが与える印象とユーザの嗜好との関係性にはユーザ間の多様性が存在するため、従来の印象評価方法では、その関係性を的確に把握することは難しい。特に、明かりに関するユーザの嗜好は多様性に富むので、照明に関するデザインの設計やプランニングを適切に行うことが難しい。つまり、個人ごとに好感感じる明かり空間は異なっており、全ての人が好きな明かり空間を構築することは困難である。

0007

そのため、デザインの設計等に際して有用な知見を得るために、ユーザを適切に分類することでユーザの印象を評価することが考えられる。この場合、通常、ユーザは属性選好度合いを用いて分類されることが多いが、このような分類方法では同じデザインを異なる理由で選好しているユーザを適切に区別することができない。

0008

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、ユーザ毎の印象と嗜好との関係性を明らかすることができる印象評価方法を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0009

上記目的を達成するために、本発明に係る明かりの印象評価方法の一態様は、明かりの状態を含む画像をユーザに提示する工程と、予め定めた複数個の印象評価語と予め定めた1つの嗜好を表す嗜好評価語とを用いて、前記画像に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行う工程と、を含む。

発明の効果

0010

本発明によれば、ユーザ毎の印象と嗜好との関係性を明らかにすることができる。

図面の簡単な説明

0011

実施の形態に係る明かりの印象評価方法のフローチャートである。
実施の形態に係る明かりの印象評価方法に用いられる明かり空間画像評価対象画像)を示す図である。
実施の形態に係る明かりの印象評価方法に用いられる9項目の印象評価語を示す図である。
実施の形態に係る明かりの印象評価方法に用いられる嗜好評価語を示す図である。
実施の形態に係る明かりの印象評価方法における10項目の評価語と7段階評価の選択肢とを示す図である。
実施の形態に係る明かりの印象評価方法で算出されたユーザの相関係数と分類されたクラスタとの関係の一例を示す図である。
実施例に係る明かりの印象評価方法を実行するための明かりの印象評価システムの一例の模式図である。

実施例

0012

以下、本発明の実施の形態について説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される、数値、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、並びに、工程(ステップ)及び工程の順序等は、一例であって本発明を限定する主旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

0013

(実施の形態)
実施の形態に係る明かりの印象評価方法について、図1を用いて説明する。図1は、実施の形態に係る明かりの印象評価方法のフローチャートである。

0014

本実施の形態における明かり印象評価方法は、照明空間から人が受ける明かりに関する印象を評価する方法であり、図1に示すように、画像提示工程S1と、段階評価工程S2とを含む。明かり印象評価方法は、さらに、相関係数算出工程S3と、クラスタ分類工程S4とを含む。以下、各工程について詳細に説明する。

0015

[画像提示工程]
画像提示工程S1では、明かりの状態を含む画像をユーザに提示する。この画像は、ユーザが明かりの評価をするために用いられる評価対象画像であり、例えば、明かりによって照らされた生活空間シーンを示す明かり空間画像である。このように、本実施の形態では、デザインが与える印象とユーザの嗜好との関係にユーザ間の多様性が存在する例として、生活空間における明かり空間画像を用いて印象評価の実験を行っている。

0016

具体的には、明かりの状態を含む画像(明かり空間画像)として、生活空間における明かりの状態を示す写真を用いた。このような写真は、明かりによって照らされた生活空間の一シーンカメラ等によって撮像することで取得することができる。明かり空間画像における明かりは、人工光及び自然光のいずれによるものであってもよい。

0017

本実施の形態では、明かり空間画像として、図2の(a)〜(g)に示される7枚の写真を用いた。図2は、実施の形態に係る明かりの印象評価方法に用いられる明かり空間画像(評価対象画像)を示す図である。

0018

図2の(a)は、街の夜のストリートを撮像した写真である。(a)の写真には、明かりの光源として、店舗ビル等の照明、車のヘッドランプ又は街灯等が含まれる。

0019

図2の(b)は、シーリングライトによって照らされた住宅の部屋を撮像した写真である。(b)の写真では、白色光ではなくグリーン光部屋全体照射されている。

0020

図2の(c)は、様々な色のイルミネーションによって照らされた屋外を撮像した写真である。(c)の写真では、写真手前側が緑色中心色合いで、写真奥側が青色中心の色合いとなっており、また、写真の半分より上側は黒色夜空である。

0021

図2の(d)は、夜空に打ち上げられた複数の花火を撮像した写真である。花火には、赤色、青色及び緑色を中心として様々な色が含まれている。

0022

図2の(e)は、夜空に昇った月と面に月が映し出された月夜の湖畔とを撮像した写真である。夜空及び湖面は、全体として青色である。

0023

(f)は、住宅の玄関周辺エクステリアを撮像した写真である。(f)の写真には、明かりの光源として、玄関照明等の宅外照明又はシーリングライト等の宅内照明(漏れ光)等が含まれている。(f)の写真の明かりは、暖色系の白色光である。

0024

(g)は、シーリングライト及び間接照明デスクスタンド)によって照らされた住宅の部屋を撮像した写真である。(g)の写真において、シーリングライト及びデスクスタンドは、いずれも白色光を照射している。

0025

このように、画像提示工程S1では、明かり空間画像として、図2に示される7枚の写真の全てを各ユーザに提示するが、ユーザに提示する明かり空間画像の数は、7枚に限るものではない。また、ユーザに提示する明かり空間画像の種類についても、図2に示される写真に限るものではない。

0026

[段階評価工程]
画像提示工程S1の後は、段階評価工程S2を行う。段階評価工程S2では、予め定めた複数個の印象評価語と予め定めた1つの嗜好を表す嗜好評価語とを用いて、明かり空間画像に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行う。

0027

本実施の形態では、図3に示すように、印象評価語として、予め定めた9項目の印象項目についての評価ワードを用いる。各印象項目には、印象評価語(評価ワード)として3つの感性ワードが含まれる。

0028

具体的には、1番目の印象項目には、印象評価語として、「やわらかい」、「なごむ」、「ほんわかした」の3つの感性ワードが含まれる。

0029

2番目の印象項目には、印象評価語として、「ほのかな」、「淡い」、「風情のある」の3つの感性ワードが含まれる。

0030

3番目の印象項目には、印象評価語として、「安心できる」、「目にやさしい」、「心地よい」の3つの感性ワードが含まれる。

0031

4番目の印象項目には、印象評価語として、「くっきりした」、「目が覚める」、「メリハリのある」の3つの感性ワードが含まれる。

0032

5番目の印象項目には、印象評価語として、「活気のある」、「にぎやかな」、「活動的な」の33つの感性ワードが含まれる。

0033

6番目の印象項目には、印象評価語として、「華やかな」、「存在感のある」、「豪華な」の3つの感性ワードが含まれる。

0034

7番目の印象項目には、印象評価語として、「さわやかな」、「透明感のある」、「すがすがしい」の3つの感性ワードが含まれる。

0035

8番目の印象項目には、印象評価語として、「ロマンチックな」、「優雅な」、「幻想的な」の3つの感性ワードが含まれる。

0036

9番目の印象項目には、印象評価語として、「奥行きのある」、「陰影のある」、「広がった」の3つの感性ワードが含まれる。

0037

また、図4に示すように、人の嗜好を表す嗜好評価語として、予め定めた1項目の好感項目についての評価ワードを用いる。この好感項目には、嗜好評価語(評価ワード)として、「素敵な」、「美しい」、「好きな」の3つの感性ワードが含まれる。

0038

なお、以上の10項目の各項目における各感性ワードは、多様な明かりに関する評価語として予め収集して分類することで得ている。

0039

そして、段階評価工程S2では、このような9項目の印象評価語と1項目の嗜好評価語とを用いて、図2に示される7枚の写真(明かり空間画像)に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行う。

0040

具体的には、画像提示工程S1で提示された7枚の写真に対して、9項目の印象評価語と1項目の嗜好評価語との合計10項目の評価語についての段階評価をユーザにさせる。つまり、ユーザは、写真毎に10項目の各項目の評価語に対する当てはまり度合いを複数段階で判断する。

0041

本実施の形態では、リッカート尺度による7段階評価を行った。例えば、ユーザは、7枚の写真の各々に対して、図5に示すように、10項目の各々について、「非常に当てはまる」、「当てはまる」、「やや当てはまる」、「どちらとも言えない」、「やや当てはまらない」、「当てはまらない」、「非常に当てはまらない」の7段階の評価を行う。ユーザは、10項目の各々について各写真に対する印象を7つの選択肢の中から選択する。

0042

このように、明かり空間画像に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行うことで、明かり空間に対するユーザ間の好みの違いのメカニズムを探索することができる。

0043

なお、各写真の段階評価を行う際、ユーザは、9項目の印象評価語と1項目の嗜好評価語とを区別することなく評価を行っている。つまり、ユーザには10項目全てが同列の項目であるとして評価させている。したがって、ユーザに嗜好評価語であることを認識させないように、図5に示すように、嗜好評価語は印象評価語の中に紛れ込ませている。

0044

また、このような評価は、複数のユーザにしてもらう。本実施の形態では、600人のユーザに各写真の評価を行ってもらったが、ユーザの数は、600人に限るものではない。なお、図5に示される10項目の並び順序は、ユーザ毎に変更してもよい。

0045

[相関係数算出工程]
段階評価工程S2の後は、相関係数算出工程S3を行う。相関係数算出工程S3では、段階評価工程S2でのユーザの段階評価の結果に基づいて、明かり空間画像に対するユーザ毎の嗜好と印象との間の相関係数を算出する。具体的には、7枚の写真についての各ユーザの評価結果に基づいて、7枚の写真に対するユーザ毎の嗜好と印象との間の相関係数を算出する。つまり、各ユーザにおける、明かり空間画像に対して感じる嗜好(好感)の強度と、明かり空間画像に対して感じる印象の強度とを関係の強さを、1つの嗜好評価語(好感項目)と9つの印象評価語(印象項目)との相関係数として算出する。以下、具体的に説明する。

0046

相関係数とは、2変数間における2変数の関係の強さを表したものである。本実施の形態では、相関係数として、2変数間の線形関係の強度の指標として広く用いられているPearsonの相関係数(積率相関係数)を用いた。Pearsonの相関係数は、−1から1までの範囲の値をとる指標であり、1に近いほど正の相関が高いことを示し、一方、−1に近いほど負の相関が高いことを示し、また、0に近いほど無相関であることを示す。

0047

ここで、関係性を求めたい2変数をx,yとすると、2変数x,yについて、n人のユーザのデータx=(x1,x2,・・・,xn),y=(y1,y2,・・・,yn)が得られている場合、Pearsonの相関係数Rは、以下の(式1)で表される。なお、(式1)において、



は、それぞれx,yの平均である。

0048

0049

この(式1)を用いて、600人のユーザの印象評価の実験結果から相関係数を算出する。具体的には、7枚の写真についての各ユーザの7段階の印象評価によって得られたデータは、各ユーザ毎に見ると、7刺激×10項目のデータとして見ることができる。したがって、例えば、ユーザAにおける好感項目(嗜好評価語)と単一の印象項目(印象評価語)との相関係数Rを上記の(式1)で求めることができる。これを、9つ全ての印象項目(印象評価語)に対して繰り返すことで、ユーザAについて、9つの相関係数Rが求まる。この処理を全ユーザ(600人)に対して行うことで、各ユーザについて、9つの印象と嗜好(好感)との関連を示す指標が得られる。

0050

つまり、この結果として得られるサイズがn×9の行列Rの(i,j)要素をri,jとし、ユーザiにおける好感項目のデータを示す長さ7のベクトルをxiとし、各印象項目のデータを示すサイズが(7×9)の行列をYiとすると、結果として得られるデータは、以下の(式2)で表される。(式2)において、xikは、ユーザiのk番目に対する好感項目の値であり、yijkは、ユーザiが印象項目jによってk番目の刺激を評価した値である。

0051

0052

[クラスタ分類工程]
相関係数算出工程S3の後は、クラスタ分類工程S4を行う。クラスタ分類工程S4では、相関係数算出工程S3で算出した相関係数を用いてクラスタ分析クラスタリング)を行うことでユーザを特徴の組み合わせの類似性でクラスタに分類する。

0053

具体的には、相関係数算出工程S2で得られたデータ行列Rを用いてクラスタ分析を行うことで、特徴の組み合わせの類似性によって(つまり相関が高いか低いかによって)全ユーザをいくつかの小集団(クラスタ)に分割してグルーピングする。

0054

本実施の形態では、クラスタ分析として、階層的クラスタリング一種であるウォード法を用いた。ウォード法を用いることで、ユーザを相関の傾向が類似するクラスタに的確に分類することができる。具体的には、階層的クラスタリングは、以下の手順で行われる。

0055

ステップ1:まず、全てのクラスタの組に対して、クラスタ間距離を求める。

0056

ステップ2:次に、クラスタ間距離が最小なクラスタの組を結合し、新たなクラスタを作成する。

0057

ステップ3:次に、新たなクラスタとその他のクラスタ間の距離(更新距離)を求める。

0058

ステップ4:クラスタ数が予め決められた数(通常は1)になるまでステップ2、3を繰り返す。

0059

例えば、クラスタiとクラスタjとについて、ウォード法によるクラスタ間距離dijは以下の(式3)で表される。(式3)において、



は、クラスタiの重心ベクトル(=平均ベクトル)とクラスタjの重心ベクトル(=平均ベクトル)の間の距離である。また、ni及びnjは、それぞれクラスタiおよびjに含まれるユーザの数である。

0060

0061

明かり空間に対する印象評価には3因子が関わっていると考えられているため、それぞれの因子について関連する小集団が存在すると仮定し、本実施の形態では、クラスタの数は3と定めた。

0062

したがって、上記のようにクラスタ分析を行った結果、7枚の写真(明かり空間画像)を評価した全ユーザは、クラスタ1(第一のクラスタ)、クラスタ2(第二のクラスタ)及びクラスタ3(第三のクラスタ)の3つのクラスタに分類される。

0063

図6は、実施の形態に係る明かりの印象評価方法で算出されたユーザの相関係数と分類されたクラスタとの関係を示している。図6には、クラスタ1、クラスタ2及びクラスタ3の3つのクラスタに分類された各クラスタに関して、9つの印象項目(印象評価語)について、好感項目(嗜好評価語)との相関係数が示されている。なお、図6に示される相関係数の値は、各クラスタに属するユーザの平均値である。また、図6では、各クラスにおいて相対的に相関係数の絶対値が大きい印象評価語の項目に破線で囲っている。

0064

図6に示すように、クラスタ1については、嗜好評価語は、「くっきりした・目が覚める・メリハリのある」、「活気のある・にぎやかな・活動的な」、「華やかな・存在感のある・豪華な」及び「ロマンチックな・優雅な・幻想的な」という活性(高いエネルギー覚醒)を示す印象評価語との間に強い相関が見られる。

0065

一方、クラスタ2については、嗜好評価語は、「やわらかい・なごむ・ほんわかした」、「ほのかな・淡い・風情のある」、「安心できる・目にやさしい・心地よい」、「さわやかな・透明感のある・すがすがしい」、「ロマンチックな・優雅な・幻想的な」及び「奥行きのある・陰影のある・広がった」という低い緊張覚醒を示す印象評価語との間に高い相関が見られる。

0066

また、クラスタ3については、嗜好評価語は、全ての印象評価語との間に高い相関が見られる。

0067

このように、本実施の形態では、算出した各ユーザの相関係数に基づいてクラスタ分析を行うことでユーザを分類している。つまり、嗜好と印象との2つの要因の関係性に基づいてユーザを分類している。その結果、ユーザが分類されるクラスタには、高いエネルギー覚醒が嗜好(好ましさ)に関連するクラスタ1(第一のクラスタ)と、低い緊張覚醒が嗜好(好ましさ)に関連するクラスタ2(第二のクラスタ)と、クラスタ1で関連する項目とクラスタ2で関連する項目との両方が関わるクラスタ3(第三のクラスタ)とが含まることが分かった。

0068

なお、各クラスタの違いはThayerの気分2因子モデルとして解釈することができる。Thayerは、人の気分が、緊張度を示す緊張覚醒と活性の度合いを示すエネルギー覚醒とからなる、という理論を提唱している。したがって、上記の3つのクラスタ(クラスタ1、クラスタ2、クラスタ3)は、Thayerの気分2因子モデルに適合する。

0069

(実施例)
次に、上記実施の形態における明かりの印象評価方法の具体的な実施例について、図7を用いて説明する。図7は、実施例に係る明かりの印象評価方法を実行するための明かりの印象評価システム1の一例の模式図である。

0070

図7に示すように、本実施例における明かりの印象評価システム1では、端末装置10とサーバ20とを用いて明かりの印象評価方法を実行した。

0071

端末装置10は、例えば、汎用パーソナルコンピュータ等の情報処理装置であり、本体部11と、表示部12と、入力部13とを有する。表示部12及び入力部13は、本体部11に接続されている。

0072

本体部11は、CPU等の演算処理部(制御部)と、揮発性又は不揮発性半導体メモリ等からなる記憶部を有する。

0073

表示部12は、表示画面を有するディスプレイである。表示部12には、図2に示される明かり空間画像(写真)、ユーザが評価を行うためメニュー(例えば図5に示される評価入力項目等)、及び、評価結果(例えば図6に示される相関係数)等が表示される。

0074

入力部13は、キーボードマウス等のユーザインタフェースであり、本体部11に対して種々の情報を入力する。入力部13には、ユーザの入力操作によりユーザが判断した印象評価が入力される。例えば、ユーザは、表示部12に表示された写真(明かり空間画像)を見ながら入力部13を操作することで、写真毎に各評価語に対する評価を端末装置10に入力する。

0075

なお、表示部12及び入力部13に代えて、表示部12及び入力部13の双方の機能を有するタッチパネル式のディスプレイ等を用いてもよい。例えば、端末装置10は、スマートフォン等の携帯端末であってもよい。

0076

サーバ20は、コンピュータネットワーク等の通信回線を介して端末装置10と接続されている。サーバ20は、端末装置10に対して情報を送信したり、端末装置10からの情報を受信したりする。

0077

サーバ20は、例えばコンピュータ等の情報処理装置であり、端末装置10から送信された情報に基づいて上記相係数Rを算出したりクラスタ分析を行ったり等、各種演算処理を行う演算処理部を有する。

0078

また、サーバ20は、図2に示される明かり空間画像(写真)、図3及び図4に示される評価語、図5に示される段階評価に関する情報等を予め記憶する記憶部を有する。記憶部には、明かりの印象評価方法を実行することで得られる情報(ユーザが入力した情報、演算処理部の処理結果等)が記憶されてもよい。なお、記憶部は、さらに、その他の情報を記憶してもよいし、明かりの印象評価方法を実行するための処理に必要な一連プログラム等を記憶していてもよい。

0079

次に、印象評価システム1によって明かりの印象評価方法を行うときの具体的な手順を説明する。

0080

本実施例では、図2に示される7枚の写真を600人のユーザに評価してもらった。具体的には、「20・30代」、「40代」、「50代」、「60代以上」の各年齢層でそれぞれ150名ずつに評価してもらった。

0081

具体的には、まず、明かり空間画像をサーバ20から端末装置10に送信して表示部12に表示することで、各ユーザに明かり空間画像を提示する(画像提示工程)。本実施例では、明かり空間画像として図2に示される7枚の写真を表示部12に順次表示させた。

0082

次に、9項目の印象評価語と1項目の嗜好評価語との10項目の評価語を用いて、各明かり空間画像に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行う(段階評価工程)。本実施例では、ユーザは、図7に示すように、表示部12に表示された写真を見ながら各写真から受ける10項目(図5参照)の各々の印象を7段階で評価し、その評価結果を入力部13によって入力する。具体的には、ユーザは、図5に示されるメニュー画面(評価選択画面)において、10項目の各々について当てはまる印象を7つの選択肢の中から選んで、該当する選択肢にマウス(入力部13)のカーソルを合わせてクリックする。これにより、ユーザの印象評価が入力される。入力部13に入力されたユーザの印象評価の結果は、サーバ20に送信される。

0083

次に、サーバ20では、段階評価を行ったユーザの印象評価の結果に基づいて、嗜好評価語に対する9つの印象評価語の相関係数を算出する(相関係数算出工程)。本実施例では、上記の(式1)及び(式2)を用いて、7枚の写真についてのユーザ毎の相関係数を算出する。

0084

次に、算出した相関係数を用いてクラスタ分析を行うことで全ユーザを特徴の組み合わせの類似性でクラスタに分類する(クラスタ分類工程)。本実施例では、サーバ20においてクラスタ分析が行われる。具体的には、上記の(式3)を用いたウォード法によってクラスタ分析を行った。この結果、全ユーザが、クラスタ1、クラスタ2及びクラスタ3の3つのクラスタに分類され、図6に示すように、各クラスタに関して、嗜好評価語に対する9つの印象評価語の相関係数が得られた。

0085

(まとめ)
以上、本実施の形態における明かりの印象評価方法は、明かりの状態を含む画像をユーザに提示する工程と、予め定めた複数個の印象評価語と予め定めた1つの嗜好を表す嗜好評価語とを用いて、前記画像に対するユーザ毎の嗜好と印象とについての段階評価を行う工程と、を含む。

0086

このような段階評価を行うことで、ユーザ毎の印象と嗜好との関係性を明らかにすることができるので、その関係性に基づいてユーザの分類又は分析等の種々の統計処理を行うことができる。例えば、ユーザ間の好感の感じ方の違いに基づいたグルーピングを行うことができる。

0087

したがって、明かりが与える印象とユーザの嗜好との関係にユーザ間の多様性が存在していたとしても、人が受ける明かりの印象を的確に評価することが可能となる。これにより、多くの人が好む明かり空間を構築することが可能となる。この結果、この評価に基づいて、照明等に関するデザインの設計やプランニング、又は、照明空間の設計等を容易に行うことができる。例えば、照明空間を理想状態に近づけるための設計時間を短縮することができる。

0088

また、本実施の形態における明かりの印象評価方法において、明かりの状態を含む画像は、生活空間における明かりの状態を示す写真である。

0089

生活空間における明かりの状態を示す写真には、明かりが与える印象とユーザの嗜好との関係にユーザ間の多様性が存在している。このため、明かりの状態を含む画像として生活空間における明かりの状態を示す写真を用いて印象の段階評価を行うことで、ユーザ毎の印象と嗜好との関係性をより的確に求めることができる。

0090

また、本実施の形態における明かりの印象評価方法において、印象評価語は、少なくとも3つの感性ワードを含むとよい。

0091

これにより、ユーザ毎の印象と嗜好との関係性を精度よく求めることができる。

0092

また、本実施の形態における明かりの印象評価方法において、嗜好評価語は、少なくとも3つの感性ワードを含むとよい。

0093

これにより、ユーザ毎の印象と嗜好との関係性を精度よく求めることができる。

0094

(変形例)
以上、本発明に係る明かりの印象評価方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

0095

例えば、上記の実施の形態では、9項目の印象評価語を用いたが、印象評価語は9項目に限るものではない。

0096

また、上記の実施の形態では、印象評価語及び嗜好評価語に含まれる感性ワードの数は、3つとしたが、印象評価語の各項目及び嗜好評価語に含まれる感性ワードの数は、3つに限るものではなく、4つ以上であってもよい。つまり、印象評価語及び嗜好評価語は、少なくとも3つの感性ワードを含んでいればよい。また、印象評価語及び嗜好評価語の感性ワードの具体的な言葉は、上記実施の形態及び実施例に開示されたものに限らない。

0097

また、上記の実施の形態では、段階評価工程S2の後に、ユーザを分類するために、相関係数算出工程S3及びクラスタ分類工程S4を行ったが、これに限るものではない。階評価工程S2の後は、その他の方法でユーザを分類してもよいし、ユーザを分類するのではなく、ユーザの分析等を行ってもよく、段階評価工程S2の後は、評価結果に基づいて、種々の統計処理を行うことができる。例えば、段階評価工程S2の後に、主成分分析を行うことができる。

0098

その他、上記実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で上記の実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

0099

また、上記の説明において、端末装置10及びサーバ20における演算処理部等の制御部は、回路であってもよい。これらの回路は、全体として1つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

0100

また、上記の実施の形態における明かりの印象評価方法は、印象評価装置として1つのコンピュータによって実行してもよい。この場合、印象評価装置は、上記の端末装置10及びサーバ20の構成及び機能を有しており、コンピュータが、プロセッサ(CPU)、メモリ及び入出力回路等のハードウェア資源を用いてプログラムを実行することによって、明かりの印象評価方法の各工程の処理を実行する。具体的には、プロセッサ等が処理対象のデータをメモリ又は入出力回路等から取得してデータを演算したり、演算結果をメモリ又は入出力回路等に出力したりすることによって、各工程の処理を実行する。

0101

また、上記の実施の形態における明かりの印象評価方法の各工程の処理を実行するためのプログラムは、コンピュータ読み取り可能なCD−ROM等の非一時的な記録媒体に記録されてもよい。この場合、コンピュータが、非一時的な記録媒体からプログラムを読み出して、プログラムを実行することにより、各工程の処理を実行する。

0102

また、本発明は、上記の実施の形態における明かりの印象評価方法を実行するためのプログラムとして実現したり、そのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現したりすることもできる。

0103

1明かり印象評価システム
10端末装置
11 本体部
12 表示部
13 入力部
20 サーバ

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