JP3177746B2 - デ−タ処理システム及び方法 - Google Patents
デ−タ処理システム及び方法Info
- Publication number
- JP3177746B2 JP3177746B2 JP8035991A JP8035991A JP3177746B2 JP 3177746 B2 JP3177746 B2 JP 3177746B2 JP 8035991 A JP8035991 A JP 8035991A JP 8035991 A JP8035991 A JP 8035991A JP 3177746 B2 JP3177746 B2 JP 3177746B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- evaluation
- combination
- specific user
- output
- data processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
- Y10S707/99941—Database schema or data structure
- Y10S707/99944—Object-oriented database structure
- Y10S707/99945—Object-oriented database structure processing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
- Y10S707/99941—Database schema or data structure
- Y10S707/99948—Application of database or data structure, e.g. distributed, multimedia, or image
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S715/00—Data processing: presentation processing of document, operator interface processing, and screen saver display processing
- Y10S715/977—Dynamic icon, e.g. animated or live action
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、感覚に対する人間のあ
いまいな反応特性である感性に基づいた分析／判断業務
を支援するデータ処理に係り、特に、高度かつ多様な感
性が要求される分析／判断業務を支援するに好適なデー
タ処理システム及び方法に関する。
いまいな反応特性である感性に基づいた分析／判断業務
を支援するデータ処理に係り、特に、高度かつ多様な感
性が要求される分析／判断業務を支援するに好適なデー
タ処理システム及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】感性データ処理システムとは、人間の感
性に関わるデータを処理するシステムである。この種の
システムの従来例については、例えば長町三生著「感性
工学」（海文堂、１９８９）ｐｐ．４３〜８４に記載が
ある。これによれば、従来システム（感性工学エキスパ
ートシステム）は、複数の形容詞群をユ−ザが入力し、
形容詞群の表す主たるイメージを抽出し、イメージによ
く合致する形容詞だけに絞り込み、絞り込んだ形容詞で
表現されるデザイン要素を独立に選択し、合成して出力
する。出力結果に満足できない場合は、各要素を独立に
変更する。なお、デザイン要素と形容詞の対応関係は、
各々のデザイン要素を含むデザイン全体に対する、形容
詞対のＳＤ（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉ
ａｌ）尺度を用いたアンケート結果を数量化理論Ｉ類で
処理して評価点として得る。
性に関わるデータを処理するシステムである。この種の
システムの従来例については、例えば長町三生著「感性
工学」（海文堂、１９８９）ｐｐ．４３〜８４に記載が
ある。これによれば、従来システム（感性工学エキスパ
ートシステム）は、複数の形容詞群をユ−ザが入力し、
形容詞群の表す主たるイメージを抽出し、イメージによ
く合致する形容詞だけに絞り込み、絞り込んだ形容詞で
表現されるデザイン要素を独立に選択し、合成して出力
する。出力結果に満足できない場合は、各要素を独立に
変更する。なお、デザイン要素と形容詞の対応関係は、
各々のデザイン要素を含むデザイン全体に対する、形容
詞対のＳＤ（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉ
ａｌ）尺度を用いたアンケート結果を数量化理論Ｉ類で
処理して評価点として得る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
システムの利用は、ユーザが自分の好む形容詞を入力す
ることから始まる。ところが、形容詞の使い方（ユーザ
が抱くイメージ）には個人差がある。特に、複雑かつ微
妙で、変化の激しいファッションの好み等は、形容詞だ
けでは正確に表現しきれないと言える。このように従来
システムは、使い方において個人差の顕著な形容詞を唯
一の入力としているため、正しくユーザの感性を分析／
活用できないという問題があった。また、一般に人間の
感性に基づく評価は、ディザイン要素の組み合わせに対
して加法性が成立しない。組み合わせが評価を上げる場
合もあれば、評価を下げる場合もある。つまり、ディザ
イン要素を個々に最適化しても、組み合わせが最適化さ
れるとは限らない。この観点から、従来システムは、単
一ディザイン要素に対する評価をそれぞれ独立に収集
し、複数のディザイン要素の組み合わせを単一ディザイ
ン要素の単純和で構成し、独立に合成するので、あまり
操作性が良くないという問題があった。本発明は上記事
情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、
従来の技術における上述の如き問題を解消し、ファッシ
ョン商品のお薦めコーディネート提案等の高度かつ多様
な感性が要求される分析／判断業務を、人間に代わっ
て、十分満足できる精度レベルで、均一かつ安定的に遂
行するデ−タ処理システム及び方法を提供することにあ
る。
システムの利用は、ユーザが自分の好む形容詞を入力す
ることから始まる。ところが、形容詞の使い方（ユーザ
が抱くイメージ）には個人差がある。特に、複雑かつ微
妙で、変化の激しいファッションの好み等は、形容詞だ
けでは正確に表現しきれないと言える。このように従来
システムは、使い方において個人差の顕著な形容詞を唯
一の入力としているため、正しくユーザの感性を分析／
活用できないという問題があった。また、一般に人間の
感性に基づく評価は、ディザイン要素の組み合わせに対
して加法性が成立しない。組み合わせが評価を上げる場
合もあれば、評価を下げる場合もある。つまり、ディザ
イン要素を個々に最適化しても、組み合わせが最適化さ
れるとは限らない。この観点から、従来システムは、単
一ディザイン要素に対する評価をそれぞれ独立に収集
し、複数のディザイン要素の組み合わせを単一ディザイ
ン要素の単純和で構成し、独立に合成するので、あまり
操作性が良くないという問題があった。本発明は上記事
情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、
従来の技術における上述の如き問題を解消し、ファッシ
ョン商品のお薦めコーディネート提案等の高度かつ多様
な感性が要求される分析／判断業務を、人間に代わっ
て、十分満足できる精度レベルで、均一かつ安定的に遂
行するデ−タ処理システム及び方法を提供することにあ
る。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の目的を達成する
ために、計算機システムを用いた分析／判断業務を支援
するデータ処理システムにおいて、評価対象を構成する
構成要素の組み合わせと評価との対応関係を示す一般ユ
ーザの複数の評価基準を格納した記憶装置と、記憶装置
から任意の評価基準を選択し、選択された評価基準によ
って高く評価される代表的な構成要素の組み合わせを抽
出し、抽出された構成要素を組み合わせて評価対象を合
成する手段と、前記合成された評価対象を出力する出力
装置と、前記出力された評価対象に対する特定ユーザの
評価を入力する入力装置と、入力装置から入力された特
定ユーザの評価を受け、前記構成要素の組み合わせと評
価との対応関係と記憶装置に格納された一般ユーザの評
価基準との比較により、特定ユーザの評価基準を同定す
る手段と、前記同定された特定ユーザの評価対象に高く
評価される構成要素の組み合わせを作成し、評価対象を
合成して出力する手段を備える。また、計算機システム
を用いた分析／判断業務を支援するデータ処理方法にお
いて、評価対象を構成する構成要素の組み合わせと評価
との対応関係を示す一般ユーザの複数の評価基準を計算
機システムの記憶装置に格納しておくステップと、記憶
装置から任意の評価基準を選択し、選択された評価基準
によって高く評価される代表的な構成要素の組み合わせ
を抽出し、抽出された構成要素を組み合わせて評価対象
を合成し、出力するステップと、前記出力された評価対
象に対する特定ユーザの評価の入力を計算機システムの
入力装置から受けるステップと、前記特定ユーザの評価
の入力を受け、前記構成要素の組み合わせと評価との対
応関係と記憶装置に格納された一般ユーザの評価基準と
の比較により、特定ユーザの評価基準を同定するステッ
プと、前記同定された特定ユーザの評価対象に高く評価
される構成要素の組み合わせを作成し、評価対象を合成
して計算機システムの出力装置から出力するステップを
有する。
ために、計算機システムを用いた分析／判断業務を支援
するデータ処理システムにおいて、評価対象を構成する
構成要素の組み合わせと評価との対応関係を示す一般ユ
ーザの複数の評価基準を格納した記憶装置と、記憶装置
から任意の評価基準を選択し、選択された評価基準によ
って高く評価される代表的な構成要素の組み合わせを抽
出し、抽出された構成要素を組み合わせて評価対象を合
成する手段と、前記合成された評価対象を出力する出力
装置と、前記出力された評価対象に対する特定ユーザの
評価を入力する入力装置と、入力装置から入力された特
定ユーザの評価を受け、前記構成要素の組み合わせと評
価との対応関係と記憶装置に格納された一般ユーザの評
価基準との比較により、特定ユーザの評価基準を同定す
る手段と、前記同定された特定ユーザの評価対象に高く
評価される構成要素の組み合わせを作成し、評価対象を
合成して出力する手段を備える。また、計算機システム
を用いた分析／判断業務を支援するデータ処理方法にお
いて、評価対象を構成する構成要素の組み合わせと評価
との対応関係を示す一般ユーザの複数の評価基準を計算
機システムの記憶装置に格納しておくステップと、記憶
装置から任意の評価基準を選択し、選択された評価基準
によって高く評価される代表的な構成要素の組み合わせ
を抽出し、抽出された構成要素を組み合わせて評価対象
を合成し、出力するステップと、前記出力された評価対
象に対する特定ユーザの評価の入力を計算機システムの
入力装置から受けるステップと、前記特定ユーザの評価
の入力を受け、前記構成要素の組み合わせと評価との対
応関係と記憶装置に格納された一般ユーザの評価基準と
の比較により、特定ユーザの評価基準を同定するステッ
プと、前記同定された特定ユーザの評価対象に高く評価
される構成要素の組み合わせを作成し、評価対象を合成
して計算機システムの出力装置から出力するステップを
有する。
【０００５】
【作用】本発明において、ユーザが直接入力する評価情
報は、例えば、「好きか嫌いか「どちらがすきか」「気
に入りましたか」「今度はいかがですか」等の情報であ
り、これは評価対象（デザイン等）に対してくだす直接
的な判定に関する感性である。したがって、この評価情
報は、使用法に顕著な個人差が存在する形容詞のような
中間表現の感性と異なり、より正確な感性分析が可能と
なる。また、本発明では、評価対象を構成する要素の組
み合わせに対する評価を蓄積しているので、現行の組み
合わせ案が気に入らない場合、別の望ましい組み合わせ
とそっくり入れ替えることができる。さらに、現行の組
み合わせ中の特定の要素を指示することにより、気に入
った要素を残したまま、他の要素だけを入れ替えた望ま
しい組み合わせを提示することもできる。これらによ
り、ユーザが所望の評価対象を早くかつ正確に入手でき
る。
報は、例えば、「好きか嫌いか「どちらがすきか」「気
に入りましたか」「今度はいかがですか」等の情報であ
り、これは評価対象（デザイン等）に対してくだす直接
的な判定に関する感性である。したがって、この評価情
報は、使用法に顕著な個人差が存在する形容詞のような
中間表現の感性と異なり、より正確な感性分析が可能と
なる。また、本発明では、評価対象を構成する要素の組
み合わせに対する評価を蓄積しているので、現行の組み
合わせ案が気に入らない場合、別の望ましい組み合わせ
とそっくり入れ替えることができる。さらに、現行の組
み合わせ中の特定の要素を指示することにより、気に入
った要素を残したまま、他の要素だけを入れ替えた望ま
しい組み合わせを提示することもできる。これらによ
り、ユーザが所望の評価対象を早くかつ正確に入手でき
る。
【０００６】
【実施例】本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明
する。図１は本発明の実施例であるデータ処理システム
の基本構成図である。ここでは、感性を評価基準、感性
が評価する対象（例えば、デザイン等）を評価対象と呼
ぶものとする。本システムは、評価対象を人間の感覚で
検知できる形式で入力する評価対象入力装置２０２と、
各種の情報を記憶する記憶装置２０３と、入力した評価
対象を少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２
０３に格納する手段１０１と、分割した少なくとも一つ
の構成要素を組み合わせて評価対象を合成する手段１０
２と、合成した評価対象を人間の感覚で検知できる形式
で出力する出力装置２０６と、ユーザが自分の意思を入
力する入力装置２０５と、出力した評価対象と評価情報
との対応を入力装置２０５から入力する手段１０３と、
評価対象を構成する要素の組み合わせと評価との対応関
係を評価基準として分類し、記憶装置２０３に格納する
手段１０４と、記憶装置２０３に格納された評価基準
と、新たに入力した構成要素の組み合わせと評価との対
応関係とを比較する手段１０５と、組み合わせを変更し
たい要素または変更したくない要素の指定情報を入力装
置２０５から入力する手段１０６とを有する。
する。図１は本発明の実施例であるデータ処理システム
の基本構成図である。ここでは、感性を評価基準、感性
が評価する対象（例えば、デザイン等）を評価対象と呼
ぶものとする。本システムは、評価対象を人間の感覚で
検知できる形式で入力する評価対象入力装置２０２と、
各種の情報を記憶する記憶装置２０３と、入力した評価
対象を少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２
０３に格納する手段１０１と、分割した少なくとも一つ
の構成要素を組み合わせて評価対象を合成する手段１０
２と、合成した評価対象を人間の感覚で検知できる形式
で出力する出力装置２０６と、ユーザが自分の意思を入
力する入力装置２０５と、出力した評価対象と評価情報
との対応を入力装置２０５から入力する手段１０３と、
評価対象を構成する要素の組み合わせと評価との対応関
係を評価基準として分類し、記憶装置２０３に格納する
手段１０４と、記憶装置２０３に格納された評価基準
と、新たに入力した構成要素の組み合わせと評価との対
応関係とを比較する手段１０５と、組み合わせを変更し
たい要素または変更したくない要素の指定情報を入力装
置２０５から入力する手段１０６とを有する。
【０００７】上記システムを実現する装置構成は、図２
に示すように、計算機２０１に評価対象入力装置２０
２、出力装置２０６、記憶装置２０３及び入力装置２０
５を接続したものとなる。人間は、視覚から得る情報量
が他の感覚器から得る情報より圧倒的に多いため、評価
対象として視覚情報を扱うことが望ましい。しかし、当
然のことながら、聴覚情報である音声等の他の感覚情報
を扱ってもよい。
に示すように、計算機２０１に評価対象入力装置２０
２、出力装置２０６、記憶装置２０３及び入力装置２０
５を接続したものとなる。人間は、視覚から得る情報量
が他の感覚器から得る情報より圧倒的に多いため、評価
対象として視覚情報を扱うことが望ましい。しかし、当
然のことながら、聴覚情報である音声等の他の感覚情報
を扱ってもよい。
【０００８】評価対象入力装置２０２としては、イメー
ジスキャナまたはイメージリーダと呼ばれるような画像
入力装置がある。これらの画像入力装置は、白黒の２値
画像やハーフトーン画像を読み取るものでもよいが、フ
ルカラーまたは自然色と呼ばれるような豊富な色を扱え
るものがより望ましい。この要件を満たせば、テレビカ
メラのようなものでもよい。また、音声を評価対象とす
る場合には、マイクロフォンのような音声入力装置とす
る。出力装置２０６は、本発明を実施する上ではカラー
の表示装置、特に高精細なカラーグラフィックディスプ
レイが望ましいことは言うまでもない。あるいは、カラ
ープリンターでもよい。記憶装置２０３は、磁気記憶装
置に限らず、光ディスクや半導体メモリであってもよ
い。要は、プログラムの実行や画像のファイルを格納す
るために十分な容量を備えていればよい。入力装置２０
５は、図２ではポインティングデバイス（マウス）を示
してあるが、キーボード等の他の入力装置を用いてもよ
いし、それらを組み合わせて用いてもよい。以上の説明
から当業者は直ちに類推できるように、本発明を実施す
る装置構成は、一般に計算機または計算機システムと呼
ばれるものであればよい。具体的には、大型計算機、ワ
ークステーション、パーソナルコンピュータであればよ
い。当然のこととして、本発明を実施するために、製作
した専用装置であっても、上述のような周辺機器の機能
が充足されればよい。
ジスキャナまたはイメージリーダと呼ばれるような画像
入力装置がある。これらの画像入力装置は、白黒の２値
画像やハーフトーン画像を読み取るものでもよいが、フ
ルカラーまたは自然色と呼ばれるような豊富な色を扱え
るものがより望ましい。この要件を満たせば、テレビカ
メラのようなものでもよい。また、音声を評価対象とす
る場合には、マイクロフォンのような音声入力装置とす
る。出力装置２０６は、本発明を実施する上ではカラー
の表示装置、特に高精細なカラーグラフィックディスプ
レイが望ましいことは言うまでもない。あるいは、カラ
ープリンターでもよい。記憶装置２０３は、磁気記憶装
置に限らず、光ディスクや半導体メモリであってもよ
い。要は、プログラムの実行や画像のファイルを格納す
るために十分な容量を備えていればよい。入力装置２０
５は、図２ではポインティングデバイス（マウス）を示
してあるが、キーボード等の他の入力装置を用いてもよ
いし、それらを組み合わせて用いてもよい。以上の説明
から当業者は直ちに類推できるように、本発明を実施す
る装置構成は、一般に計算機または計算機システムと呼
ばれるものであればよい。具体的には、大型計算機、ワ
ークステーション、パーソナルコンピュータであればよ
い。当然のこととして、本発明を実施するために、製作
した専用装置であっても、上述のような周辺機器の機能
が充足されればよい。
【０００９】本システムの内部処理は、大別して、感性
データの収集系と活用系とから構成されている。まず、
収集系の処理フローについて、図３を用いて説明する。
収集系では、できるだけ多くのユーザからあまねく感性
データを収集し、分類する。評価対象を評価対象入力装
置２０２から入力し（ステップ３０１）、出力装置２０
６に出力する（ステップ３０２）。入力した評価対象を
少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２０３に
格納する（ステップ３０３）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させ、構
成要素の組み合わせと評価とを対応付ける（ステップ３
０４）。このユーザからの対応付けに基づいて、構成要
素の組み合わせと評価との対応関係を分類し、評価基準
として記憶装置２０３に格納する（ステップ３０５）。
データの収集系と活用系とから構成されている。まず、
収集系の処理フローについて、図３を用いて説明する。
収集系では、できるだけ多くのユーザからあまねく感性
データを収集し、分類する。評価対象を評価対象入力装
置２０２から入力し（ステップ３０１）、出力装置２０
６に出力する（ステップ３０２）。入力した評価対象を
少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２０３に
格納する（ステップ３０３）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させ、構
成要素の組み合わせと評価とを対応付ける（ステップ３
０４）。このユーザからの対応付けに基づいて、構成要
素の組み合わせと評価との対応関係を分類し、評価基準
として記憶装置２０３に格納する（ステップ３０５）。
【００１０】次に、活用系の処理フローについて、図４
を用いて説明する。活用系の主たる機能は、収集した評
価基準をもとに特定ユーザの評価基準を分析し、その分
析結果を用いて特定ユーザから高く評価される評価対象
を作成する。任意の評価基準を選択し、その評価基準に
より高く評価される代表的な構成要素の組み合わせを記
憶装置２０３から抽出し、構成要素を組み合わせて評価
対象を合成して出力装置２０６に出力する（ステップ４
０１）。出力した評価対象に対する評価情報をユーザに
入力装置２０５から入力させ、構成要素の組み合わせと
評価とを対応付ける（ステップ４０２）。この対応関係
と記憶装置２０３に格納された評価基準との比較によ
り、ユーザの評価基準を同定する（ステップ４０３）。
以上を、同定の精度が十分であると判定されるまで繰り
返す（ステップ４０４）。同定したユーザの評価基準に
高く評価される構成要素の組み合わせを作成し、構成要
素を組み合わせて評価対象を合成して出力装置２０６に
出力する（ステップ４０５）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させる
（ステップ４０６）。評価が低い場合には（ステップ４
０７）、組み合わせを変更したい要素または変更したく
ない要素の指定情報をユーザに入力装置２０５から入力
させる（ステップ４０８）。ユーザからの指定に基づい
て要素の組み合わせを変更し、ステップ４０５に戻って
新しく評価対象を合成して、出力装置２０６に出力す
る。以上をユーザが満足するまで繰り返す（ステップ４
０７）。なお、数回程度繰り返してなお満足できない場
合は、感性の同定をやり直すか、収集系に戻って感性デ
ータベースを作り直す。
を用いて説明する。活用系の主たる機能は、収集した評
価基準をもとに特定ユーザの評価基準を分析し、その分
析結果を用いて特定ユーザから高く評価される評価対象
を作成する。任意の評価基準を選択し、その評価基準に
より高く評価される代表的な構成要素の組み合わせを記
憶装置２０３から抽出し、構成要素を組み合わせて評価
対象を合成して出力装置２０６に出力する（ステップ４
０１）。出力した評価対象に対する評価情報をユーザに
入力装置２０５から入力させ、構成要素の組み合わせと
評価とを対応付ける（ステップ４０２）。この対応関係
と記憶装置２０３に格納された評価基準との比較によ
り、ユーザの評価基準を同定する（ステップ４０３）。
以上を、同定の精度が十分であると判定されるまで繰り
返す（ステップ４０４）。同定したユーザの評価基準に
高く評価される構成要素の組み合わせを作成し、構成要
素を組み合わせて評価対象を合成して出力装置２０６に
出力する（ステップ４０５）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させる
（ステップ４０６）。評価が低い場合には（ステップ４
０７）、組み合わせを変更したい要素または変更したく
ない要素の指定情報をユーザに入力装置２０５から入力
させる（ステップ４０８）。ユーザからの指定に基づい
て要素の組み合わせを変更し、ステップ４０５に戻って
新しく評価対象を合成して、出力装置２０６に出力す
る。以上をユーザが満足するまで繰り返す（ステップ４
０７）。なお、数回程度繰り返してなお満足できない場
合は、感性の同定をやり直すか、収集系に戻って感性デ
ータベースを作り直す。
【００１１】以下、データ処理システムを婦人服のお薦
めコーディネートの提案システムとして実現する場合に
ついて、すなわち、評価基準としてデザイン画像の「好
き嫌い」を判定する感性を利用して、評価対象として婦
人服コーディネートのデザイン画像を設定するケ−スを
詳細に説明する。本システムは、百貨店やファッション
専門店等の衣料品小売業の店頭において、対面販売時の
販売促進ツールとして利用される。また、本システムの
構成は、図１と全く同じであり、ただ、ここでは、計算
機２０１としてワークステーション本体を、評価対象入
力装置２０２としてカラーイメージスキャナを、入力装
置２０５としてマウスを、記憶装置２０３として磁気デ
ィスク装置を、出力装置２０６としてグラフィックディ
スプレイを、それぞれ採用して構成する。
めコーディネートの提案システムとして実現する場合に
ついて、すなわち、評価基準としてデザイン画像の「好
き嫌い」を判定する感性を利用して、評価対象として婦
人服コーディネートのデザイン画像を設定するケ−スを
詳細に説明する。本システムは、百貨店やファッション
専門店等の衣料品小売業の店頭において、対面販売時の
販売促進ツールとして利用される。また、本システムの
構成は、図１と全く同じであり、ただ、ここでは、計算
機２０１としてワークステーション本体を、評価対象入
力装置２０２としてカラーイメージスキャナを、入力装
置２０５としてマウスを、記憶装置２０３として磁気デ
ィスク装置を、出力装置２０６としてグラフィックディ
スプレイを、それぞれ採用して構成する。
【００１２】図５は、同システムにおける感性データ収
集系の詳細処理フロー図であり、図６は感性データ活用
系の詳細処理フロー図である。図５より順次説明する。 ＜ステップ５０１＞：デザイン画像の入力 カラーイメージスキャナ２０２を用いて、図７に示すよ
うなトップス７０２（例えばブラウス）とボトムス７０
３（例えばスカート）のどちらか一方、または両者のコ
ーディネートのデザイン画像７０１を入力する。このと
き、コーディネート画像７０１の縮尺情報７０５、例え
ば原寸との比率（ここでは２０分の１）も合わせて入力
する。 ＜ステップ５０２＞：デザイン画像の出力 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、グラ
フィックディスプレイ２０６に出力する。 ＜ステップ５０３＞：デザイン画像の要素分割 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、まず
トップス７０２とボトムス７０３とに分割する。ただ
し、最初からトップス７０２またはボトムス７０３のど
ちらか一方だけが入力された場合は、当然のことなが
ら、以下の分割処理は不要となる。まず、入力したデザ
イン画像の中に、既に磁気ディスク装置２０３に格納し
ている要素画像があるか否かを調べる。これには、当業
者によく知られている特定画像のパターンマッチング処
理を用いる。この際、要素の種類７０６（トップスまた
はボトムス）や、それが対象画像上のどこにあるか等の
おおまかな情報をマウス２０５で指示すれば、パターン
マッチングの精度と速度を格段に高めることができる。
要素画像が既に構造モデルとして格納されている場合に
は、該当する要素画像を切り出し、その領域だけ他とは
異なる態様、例えばブリンク等で表示すればわかりやす
い。また、未格納の要素画像については、ユーザがマウ
ス２０５で輪郭線をなぞることにより、または、基準と
するいくつかの点だけ入力し、システムがその間を直線
または曲線でなめらかに補間して切り出す。ここでは、
デザイン画像７０１から、トップスの要素画像７０２、
ボトムスの要素画像７０３がそれぞれ切り出され、縮尺
情報７０５を用いて標準スケールとなるよう大きさを調
整した後、磁気ディスク装置２０３に格納する。また、
要素画像７０２、７０３は、画像処理によってさらにそ
の特徴量、例えば属性シ−ト（トップス）７０６に示す
色や部分要素である首エリの形（Ｖ形・・）、ボトムス
の型（タイト・・）等まで細かく分解し数値化する。色
の場合はＲＧＢ３原色の光強度を抽出してそのまま用い
る。またエリの形等の場合は、予め磁気ディスク装置２
０３に登録してあるエリの基本形状７０４を特定パター
ンとしたマッチング処理により抽出し、合致した場合に
その記号を付与する。なお、図８に示すように、予め婦
人体型のモデルイメージ８０１をＳ、Ｍ、Ｌ、ＬＬの４
サイズ分を標準スケールで用意し、磁気ディスク装置２
０３に格納しておく。要素画像の合成は、このモデルイ
メージ８０１の上に、要素画像を切り貼りして実現す
る。要素画像を切り貼りする基準位置は、モデルイメー
ジ８０１の上に貼られた２次元座標系ｉ−ｊ軸のメッシ
ュ座標を用いて表現する。 ＜ステップ５０４＞：デザイン画像の評価入力 出力したデザイン画像７０１に対する評価は、婦人服の
コーディネートをイメージする複数の形容詞対のＳＤ尺
度を用いて行う。図９に示すように、例えば、形容詞対
「かわいらしい─かわいらしくない」等をプラスイメ−
ジとマイナスイメ−ジとして５段階に区切り、この５段
階に区切った評価点をデザイン画像と同時に出力し、ユ
−ザにそのいずれかをマウス２０５で選択入力させる。
なお、形容詞は予め因子分析により、基本因子別に分類
し、分類内の形容詞間の相関値を算出しておく。以下、
便宜上、基本因子で表わせる感性のことを基本感性（基
本的な感性で一般の人間の平均的な感性を意味する。）
と呼び、形容詞対で表わせる感性のことを詳細感性（あ
る感性の詳細を示すもので、どのような要素を好むかな
どを示す感性を意味する。）と呼ぶものとする。 ＜ステップ５０５＞：デザイン画像の評価基準の生成 デザイン画像に対する形容詞対のＳＤ尺度による評価結
果は、数量化理論Ｉ類によって統計処理し、デザイン画
像の要素の組み合わせと評価点とが形容詞対別に得られ
る。図１０には、例えば、形容詞対「かわいらしい─か
わいらしくない」について、デザイン画像の要素の組み
合わせ、首エリの形と色・・に対する評価点を示した。
なお、上述したごとく、ステップ５０４およびステップ
５０５のここまでの処理に、従来システムの技術をその
まま用いてもよい。
集系の詳細処理フロー図であり、図６は感性データ活用
系の詳細処理フロー図である。図５より順次説明する。 ＜ステップ５０１＞：デザイン画像の入力 カラーイメージスキャナ２０２を用いて、図７に示すよ
うなトップス７０２（例えばブラウス）とボトムス７０
３（例えばスカート）のどちらか一方、または両者のコ
ーディネートのデザイン画像７０１を入力する。このと
き、コーディネート画像７０１の縮尺情報７０５、例え
ば原寸との比率（ここでは２０分の１）も合わせて入力
する。 ＜ステップ５０２＞：デザイン画像の出力 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、グラ
フィックディスプレイ２０６に出力する。 ＜ステップ５０３＞：デザイン画像の要素分割 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、まず
トップス７０２とボトムス７０３とに分割する。ただ
し、最初からトップス７０２またはボトムス７０３のど
ちらか一方だけが入力された場合は、当然のことなが
ら、以下の分割処理は不要となる。まず、入力したデザ
イン画像の中に、既に磁気ディスク装置２０３に格納し
ている要素画像があるか否かを調べる。これには、当業
者によく知られている特定画像のパターンマッチング処
理を用いる。この際、要素の種類７０６（トップスまた
はボトムス）や、それが対象画像上のどこにあるか等の
おおまかな情報をマウス２０５で指示すれば、パターン
マッチングの精度と速度を格段に高めることができる。
要素画像が既に構造モデルとして格納されている場合に
は、該当する要素画像を切り出し、その領域だけ他とは
異なる態様、例えばブリンク等で表示すればわかりやす
い。また、未格納の要素画像については、ユーザがマウ
ス２０５で輪郭線をなぞることにより、または、基準と
するいくつかの点だけ入力し、システムがその間を直線
または曲線でなめらかに補間して切り出す。ここでは、
デザイン画像７０１から、トップスの要素画像７０２、
ボトムスの要素画像７０３がそれぞれ切り出され、縮尺
情報７０５を用いて標準スケールとなるよう大きさを調
整した後、磁気ディスク装置２０３に格納する。また、
要素画像７０２、７０３は、画像処理によってさらにそ
の特徴量、例えば属性シ−ト（トップス）７０６に示す
色や部分要素である首エリの形（Ｖ形・・）、ボトムス
の型（タイト・・）等まで細かく分解し数値化する。色
の場合はＲＧＢ３原色の光強度を抽出してそのまま用い
る。またエリの形等の場合は、予め磁気ディスク装置２
０３に登録してあるエリの基本形状７０４を特定パター
ンとしたマッチング処理により抽出し、合致した場合に
その記号を付与する。なお、図８に示すように、予め婦
人体型のモデルイメージ８０１をＳ、Ｍ、Ｌ、ＬＬの４
サイズ分を標準スケールで用意し、磁気ディスク装置２
０３に格納しておく。要素画像の合成は、このモデルイ
メージ８０１の上に、要素画像を切り貼りして実現す
る。要素画像を切り貼りする基準位置は、モデルイメー
ジ８０１の上に貼られた２次元座標系ｉ−ｊ軸のメッシ
ュ座標を用いて表現する。 ＜ステップ５０４＞：デザイン画像の評価入力 出力したデザイン画像７０１に対する評価は、婦人服の
コーディネートをイメージする複数の形容詞対のＳＤ尺
度を用いて行う。図９に示すように、例えば、形容詞対
「かわいらしい─かわいらしくない」等をプラスイメ−
ジとマイナスイメ−ジとして５段階に区切り、この５段
階に区切った評価点をデザイン画像と同時に出力し、ユ
−ザにそのいずれかをマウス２０５で選択入力させる。
なお、形容詞は予め因子分析により、基本因子別に分類
し、分類内の形容詞間の相関値を算出しておく。以下、
便宜上、基本因子で表わせる感性のことを基本感性（基
本的な感性で一般の人間の平均的な感性を意味する。）
と呼び、形容詞対で表わせる感性のことを詳細感性（あ
る感性の詳細を示すもので、どのような要素を好むかな
どを示す感性を意味する。）と呼ぶものとする。 ＜ステップ５０５＞：デザイン画像の評価基準の生成 デザイン画像に対する形容詞対のＳＤ尺度による評価結
果は、数量化理論Ｉ類によって統計処理し、デザイン画
像の要素の組み合わせと評価点とが形容詞対別に得られ
る。図１０には、例えば、形容詞対「かわいらしい─か
わいらしくない」について、デザイン画像の要素の組み
合わせ、首エリの形と色・・に対する評価点を示した。
なお、上述したごとく、ステップ５０４およびステップ
５０５のここまでの処理に、従来システムの技術をその
まま用いてもよい。
【００１３】前述の対応関係を図１１に示す多層型のニ
ューラルネットワーク（入力層：１１０１、中間層：１
１０２、出力層：１１０３）で学習する。学習方法とし
ては、一般に良く知られているバックプロパゲーション
法を用いる。ネットワークの入力信号は記号化されたデ
ザイン画像の要素であるトップス、ボトムス及び要素特
徴量（属性シ−ト）７０６の組み合わせパターンであ
り、一方、出力信号（教師信号も同じ）は形容詞別の評
価点列を示す評価学習シ−ト１１０４である。この評価
学習シ−ト１１０４は、基本感性毎に例えばＩ類に相当
する形容詞対「知的な−知的でない」、「上品な−上品
でない」に対する評価点を示す。学習したニューラルネ
ットワークに、未知の組み合わせを含む可能な限りのデ
ザイン画像の要素の組み合わせを入力し、各々の形容詞
別評価点をシミュレ−トする。この結果の中から、形容
詞別に一定値（例えば、０．５）以上の評価点を示した
デザイン画像の要素の組み合わせを抽出し、評価点の大
きい順に整列する。後の検索の便を考慮して、各要素を
キーとするファイルもそれぞれ作成し、磁気ディスク装
置２０３に格納する。以下、このファイル群を総称し
て、感性データベース１２０１（図１２）と呼ぶ。図１
２には、ブラウス（首エリ、白・・）をキ−アイテムと
するファイルに、形容詞対「かわいらしい−かわいらし
くない」に対してスカ−トの型とスカ−トの色を組み合
わせたときの評価点を示す。
ューラルネットワーク（入力層：１１０１、中間層：１
１０２、出力層：１１０３）で学習する。学習方法とし
ては、一般に良く知られているバックプロパゲーション
法を用いる。ネットワークの入力信号は記号化されたデ
ザイン画像の要素であるトップス、ボトムス及び要素特
徴量（属性シ−ト）７０６の組み合わせパターンであ
り、一方、出力信号（教師信号も同じ）は形容詞別の評
価点列を示す評価学習シ−ト１１０４である。この評価
学習シ−ト１１０４は、基本感性毎に例えばＩ類に相当
する形容詞対「知的な−知的でない」、「上品な−上品
でない」に対する評価点を示す。学習したニューラルネ
ットワークに、未知の組み合わせを含む可能な限りのデ
ザイン画像の要素の組み合わせを入力し、各々の形容詞
別評価点をシミュレ−トする。この結果の中から、形容
詞別に一定値（例えば、０．５）以上の評価点を示した
デザイン画像の要素の組み合わせを抽出し、評価点の大
きい順に整列する。後の検索の便を考慮して、各要素を
キーとするファイルもそれぞれ作成し、磁気ディスク装
置２０３に格納する。以下、このファイル群を総称し
て、感性データベース１２０１（図１２）と呼ぶ。図１
２には、ブラウス（首エリ、白・・）をキ−アイテムと
するファイルに、形容詞対「かわいらしい−かわいらし
くない」に対してスカ−トの型とスカ−トの色を組み合
わせたときの評価点を示す。
【００１４】図５の各ステップは、一般かつ多数のユー
ザ（評価者）を対象とした。一方、図６の各ステップで
は、一人もしくは特定のグループに属するユーザのみを
対象とする。 ＜ステップ６０１＞：ユーザ感性（特定のユーザ（利用
者）が示す感性を意味す る。）と基本感性との比較ある基本感性を仮定し、感性
データベース１２０１を検索して、その代表的な形容詞
対イメージを最も強く表現するコーディネート（デザイ
ン画像を構成している要素の組み合わせ方法）を抽出す
る。次に、抽出した組み合わせ方法に基づき、要素画像
を標準の婦人体型のモデルイメージ上に貼り付けてコー
ディネートのデザイン画像を合成し、図１３に示すよう
に、グラフィックディスプレイ２０６に出力する。出力
したデザイン画像に対する評価は、評価者が「好きか嫌
いか」の感性で入力する。例えば、ボタン１３０１のう
ち、該当する方をマウス２０５でピックする。基本的に
は、「好き」が選択されたコーディネート画像の元とな
った評価基準が、特定ユーザの感性であると判断する。
以上の処理を、全ての基本感性について繰り返す。 ＜ステップ６０２＞：ユーザ感性と詳細感性との比較 ここでは、ユーザ感性をより正確に分析する。上記ステ
ップで「好き」と判定された基本感性中の詳細感性毎
に、デザイン画像を合成し、図１４に示すように、複数
同時にグラフィックディスプレイ２０６に出力する。同
時に出力したデザイン画像の「どちらが好きか」をボタ
ン１４０１のピックにより入力する。このようにして、
多数ある詳細感性を素早く絞り込む。 ＜ステップ６０３＞：分析したユーザ感性に基づくデザ
イン画像の出力 まず、感性データベース１２０１中に、分析したユーザ
感性を見つける。指定されている（最初はデフォルト
値）要素の組み合わせ、例えばトップスはブラウス、ボ
トムスはズボンという指定に従い、かつ、ユーザ感性の
評価点の最も大きいコーディネートを望ましいコーディ
ネートとして抽出する。要素画像をモデルイメージ上に
貼り付けてデザイン画像を作成し、グラフィックディス
プレイ２０６に出力する。 ＜ステップ６０４＞：デザイン画像の部分変更 基本的には、上記でユ−ザに満足するコーディネートが
提示できる。しかし、時には満足できない場合もあり得
る。図１５には、ボトムスを満足できる要素１５０１と
し、トップスを満足できない要素１５０２である場合を
示し、その場合は、満足できた要素１５０１を指定する
情報として入力し、残りを満足できない要素１５０２と
判定する。ユ−ザは「気に入りましたか」の問に対して
満足要素を指定した上でＯＫまたはＮＯを入力装置に入
力する。満足している要素１５０１を含み、かつ要素１
５０１との組み合わせた場合に、分析したユーザ感性に
より高い評価が得られる要素１５０３を、要素１５０２
と入れ替えたコーディネートの代替案として感性データ
ベース１２０１から抽出し、デザイン画像を合成してグ
ラフィックディスプレイ２０６に出力する。このとき、
ユ−ザは「今度はいかがですか」の問に回答する。もち
ろん、組み合わせ変更に関する要素の指定手段１０６と
して、一般的に用いられている自然語インターフェイス
を採用してもよい。この場合は、要素の変更を「どのよ
うに変更したいのか」について、具体的に指定できる。
例えば、「色を全体的に赤っぽくしたい」という要求が
ユーザから入力されれば、その要求を最も満たすものか
ら、例えば真紅、オレンジ等の順番に変更／提示する。
なお、満足できない要素１５０２を指定する情報として
入力し、残りを満足できた要素１５０１と判定すること
としても、上述と同様の機能を発揮することは云うまで
もない。
ザ（評価者）を対象とした。一方、図６の各ステップで
は、一人もしくは特定のグループに属するユーザのみを
対象とする。 ＜ステップ６０１＞：ユーザ感性（特定のユーザ（利用
者）が示す感性を意味す る。）と基本感性との比較ある基本感性を仮定し、感性
データベース１２０１を検索して、その代表的な形容詞
対イメージを最も強く表現するコーディネート（デザイ
ン画像を構成している要素の組み合わせ方法）を抽出す
る。次に、抽出した組み合わせ方法に基づき、要素画像
を標準の婦人体型のモデルイメージ上に貼り付けてコー
ディネートのデザイン画像を合成し、図１３に示すよう
に、グラフィックディスプレイ２０６に出力する。出力
したデザイン画像に対する評価は、評価者が「好きか嫌
いか」の感性で入力する。例えば、ボタン１３０１のう
ち、該当する方をマウス２０５でピックする。基本的に
は、「好き」が選択されたコーディネート画像の元とな
った評価基準が、特定ユーザの感性であると判断する。
以上の処理を、全ての基本感性について繰り返す。 ＜ステップ６０２＞：ユーザ感性と詳細感性との比較 ここでは、ユーザ感性をより正確に分析する。上記ステ
ップで「好き」と判定された基本感性中の詳細感性毎
に、デザイン画像を合成し、図１４に示すように、複数
同時にグラフィックディスプレイ２０６に出力する。同
時に出力したデザイン画像の「どちらが好きか」をボタ
ン１４０１のピックにより入力する。このようにして、
多数ある詳細感性を素早く絞り込む。 ＜ステップ６０３＞：分析したユーザ感性に基づくデザ
イン画像の出力 まず、感性データベース１２０１中に、分析したユーザ
感性を見つける。指定されている（最初はデフォルト
値）要素の組み合わせ、例えばトップスはブラウス、ボ
トムスはズボンという指定に従い、かつ、ユーザ感性の
評価点の最も大きいコーディネートを望ましいコーディ
ネートとして抽出する。要素画像をモデルイメージ上に
貼り付けてデザイン画像を作成し、グラフィックディス
プレイ２０６に出力する。 ＜ステップ６０４＞：デザイン画像の部分変更 基本的には、上記でユ−ザに満足するコーディネートが
提示できる。しかし、時には満足できない場合もあり得
る。図１５には、ボトムスを満足できる要素１５０１と
し、トップスを満足できない要素１５０２である場合を
示し、その場合は、満足できた要素１５０１を指定する
情報として入力し、残りを満足できない要素１５０２と
判定する。ユ−ザは「気に入りましたか」の問に対して
満足要素を指定した上でＯＫまたはＮＯを入力装置に入
力する。満足している要素１５０１を含み、かつ要素１
５０１との組み合わせた場合に、分析したユーザ感性に
より高い評価が得られる要素１５０３を、要素１５０２
と入れ替えたコーディネートの代替案として感性データ
ベース１２０１から抽出し、デザイン画像を合成してグ
ラフィックディスプレイ２０６に出力する。このとき、
ユ−ザは「今度はいかがですか」の問に回答する。もち
ろん、組み合わせ変更に関する要素の指定手段１０６と
して、一般的に用いられている自然語インターフェイス
を採用してもよい。この場合は、要素の変更を「どのよ
うに変更したいのか」について、具体的に指定できる。
例えば、「色を全体的に赤っぽくしたい」という要求が
ユーザから入力されれば、その要求を最も満たすものか
ら、例えば真紅、オレンジ等の順番に変更／提示する。
なお、満足できない要素１５０２を指定する情報として
入力し、残りを満足できた要素１５０１と判定すること
としても、上述と同様の機能を発揮することは云うまで
もない。
【００１５】上記実施例においては、前述の如く、本発
明を婦人服のお薦めコーディネートの提案システムとし
て実現する場合を例に説明したが、もちろん、これに限
定されるべきものではない。本実施例に述べた感性デー
タ処理システムは、組合せの決定に高度な感性が必要と
なるような他の種類の商品、例えば家具やオーディオ等
の組合せにも、広く適用可能なものである。また、要素
として人間の容姿の特徴（顔の形や色、髪型、ヒゲの有
無、体形等）や商品を陳列する什器の特徴（色、形、大
きさ）等を考慮すれば、個々人にあったよりきめの細か
いコーディネート情報サービスや店舗レイアウト設計時
に重要な意味を持つ什器内商品陳列方法の決定にも、広
く適用可能となる。
明を婦人服のお薦めコーディネートの提案システムとし
て実現する場合を例に説明したが、もちろん、これに限
定されるべきものではない。本実施例に述べた感性デー
タ処理システムは、組合せの決定に高度な感性が必要と
なるような他の種類の商品、例えば家具やオーディオ等
の組合せにも、広く適用可能なものである。また、要素
として人間の容姿の特徴（顔の形や色、髪型、ヒゲの有
無、体形等）や商品を陳列する什器の特徴（色、形、大
きさ）等を考慮すれば、個々人にあったよりきめの細か
いコーディネート情報サービスや店舗レイアウト設計時
に重要な意味を持つ什器内商品陳列方法の決定にも、広
く適用可能となる。
【００１６】
【発明の効果】以上、詳細に述べた如く、本発明によれ
ば、複雑かつ微妙で、変化の激しいファッションの好み
を、システムが正確に分析できるので、ターゲット顧客
の感性に対して感度の低い担当者でも、このシステムを
使えば、対面販売、店舗レイアウト設計、商品企画等の
非常に高度な感性が要求される業務を、十分な精度レベ
ルで、均一かつ安定的に遂行するよう支援できる、とい
う顕著な効果を奏するものである。
ば、複雑かつ微妙で、変化の激しいファッションの好み
を、システムが正確に分析できるので、ターゲット顧客
の感性に対して感度の低い担当者でも、このシステムを
使えば、対面販売、店舗レイアウト設計、商品企画等の
非常に高度な感性が要求される業務を、十分な精度レベ
ルで、均一かつ安定的に遂行するよう支援できる、とい
う顕著な効果を奏するものである。
【図１】感性データ処理システムの基本構成図である。
【図２】感性データ処理システムを実現する一般的装置
構成図である。
構成図である。
【図３】感性データ処理システムにおける感性データ収
集処理フロー図である。
集処理フロー図である。
【図４】感性データ処理システムにおける感性データ活
用処理フロー図である。
用処理フロー図である。
【図５】感性データ処理システムを適用した婦人服のお
薦めコーディネート提案システムの感性データ収集処理
フロー図である。
薦めコーディネート提案システムの感性データ収集処理
フロー図である。
【図６】感性データ処理システムを適用した婦人服のお
薦めコーディネート提案システムの感性データ応用処理
フロー図である。
薦めコーディネート提案システムの感性データ応用処理
フロー図である。
【図７】コーディネートのデザイン画像と、その分割方
法の一例を示した図である。
法の一例を示した図である。
【図８】標準的な婦人体型のモデルイメージを示した図
である。
である。
【図９】形容詞対のＳＤ尺度によるデザイン画像の評価
方法を説明する図である。
方法を説明する図である。
【図１０】デザイン画像の評価結果を数量化理論Ｉ類に
より処理した結果を示した図である。
より処理した結果を示した図である。
【図１１】多層型ニューラルネットによる感性の学習方
法を示した図である。
法を示した図である。
【図１２】感性データベースのファイルレイアウトの一
例を示した図である。
例を示した図である。
【図１３】基本感性に基づくコーディネートのデザイン
画像の評価方法を説明する図である。
画像の評価方法を説明する図である。
【図１４】複数の詳細感性に基づくコーディネートのデ
ザイン画像の評価方法を説明する図である。
ザイン画像の評価方法を説明する図である。
【図１５】コーディネートのデザイン画像の部分変更の
一例を示した図である。
一例を示した図である。
２０１…計算機 ２０２…評価対象入力装置 ２０３…記憶装置 ２０５…入力装置 ２０６…出力装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小山 洋明 神奈川県川崎市幸区鹿島田890番地 株 式会社日立製作所 ビジネスシステム開 発センタ内 (56)参考文献 人間工学 24巻 ５号 281−289頁 長町三生ほか 「知識工学に基づいたデ ザインコンサルテーションシステムの研 究」 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 17/50 604 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (5)
- 【請求項１】 計算機システムを用いた分析／判断業務
を支援するデータ処理システムにおいて、評価対象を構
成する構成要素の組み合わせと評価との対応関係を示す
一般ユーザの複数の評価基準を格納した記憶装置と、前
記記憶装置から任意の評価基準を選択し、選択された評
価基準によって高く評価される代表的な構成要素の組み
合わせを抽出し、抽出された構成要素を組み合わせて評
価対象を合成する手段と、前記合成された評価対象を出
力する出力装置と、前記出力された評価対象に対する特
定ユーザの評価を入力する入力装置と、前記入力装置か
ら入力された特定ユーザの評価を受け、前記構成要素の
組み合わせと評価との対応関係と前記記憶装置に格納さ
れた一般ユーザの評価基準との比較により、特定ユーザ
の評価基準を同定する手段と、前記同定された特定ユー
ザの評価対象に高く評価される構成要素の組み合わせを
作成し、評価対象を合成して出力する手段を備えること
を特徴とするデータ処理システム。 - 【請求項２】 計算機システムを用いた分析／判断業務
を支援するデータ処理方法において、評価対象を構成す
る構成要素の組み合わせと評価との対応関係を示す一般
ユーザの複数の評価基準を前記計算機システムの記憶装
置に格納しておくステップと、前記記憶装置から任意の
評価基準を選択し、選択された評価基準によって高く評
価される代表的な構成要素の組み合わせを抽出し、抽出
された構成要素を組み合わせて評価対象を合成し、出力
するステップと、前記出力された評価対象に対する特定
ユーザの評価の入力を前記計算機システムの入力装置か
ら受けるステップと、前記特定ユーザの評価の入力を受
け、前記構成要素の組み合わせと評価との対応関係と前
記記憶装置に格納された一般ユーザの評価基準との比較
により、特定ユーザの評価基準を同定するステップと、
前記同定された特定ユーザの評価対象に高く評価される
構成要素の組み合わせを作成し、評価対象を合成して前
記計算機システムの出力装置から出力するステップを有
することを特徴とするデータ処理方法。 - 【請求項３】 請求項２において、前記評価対象を合成
して前記計算機システムの出力装置から出力するステッ
プに続いて、前記出力された評価対象を前記特定ユーザ
の評価に応じて変更するステップを有することを特徴と
するデータ処理方法。 - 【請求項４】 請求項３において、前記変更するステッ
プは、前記出力された評価対象を複数の要素に分け、前
記特定ユーザの評価に応じて分けられた要素の組み合わ
せを変更するステップを有することを特徴とするデータ
処理方法。 - 【請求項５】 請求項３において、前記変更するステッ
プは、前記特定ユーザの評価を最も満たす評価対象から
順に出力するステップを有することを特徴とするデータ
処理方法。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8035991A JP3177746B2 (ja) | 1991-03-20 | 1991-03-20 | デ−タ処理システム及び方法 |
| US07/853,515 US5450314A (en) | 1991-03-20 | 1992-03-18 | Data processing methods and apparatus for supporting analysis/judgement |
| US08/472,064 US5724484A (en) | 1991-03-20 | 1995-06-06 | Data processing methods and apparatus for supporting analysis/judgement |
| US08/957,560 US5974422A (en) | 1991-03-20 | 1997-10-24 | Data processing methods and apparatus for supporting analysis/judgement |
| US09/441,660 US6665686B1 (en) | 1991-03-20 | 1999-11-16 | Data processing method and apparatus for supporting analysis/judgement |
| US09/805,106 US6578023B1 (en) | 1991-03-20 | 2001-03-14 | Data processing methods and apparatus for supporting analysis/judgement |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8035991A JP3177746B2 (ja) | 1991-03-20 | 1991-03-20 | デ−タ処理システム及び方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000369604A Division JP3365407B2 (ja) | 2000-11-30 | 2000-11-30 | データ処理装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05266144A JPH05266144A (ja) | 1993-10-15 |
| JP3177746B2 true JP3177746B2 (ja) | 2001-06-18 |
Family
ID=13716062
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8035991A Expired - Fee Related JP3177746B2 (ja) | 1991-03-20 | 1991-03-20 | デ−タ処理システム及び方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (5) | US5450314A (ja) |
| JP (1) | JP3177746B2 (ja) |
Families Citing this family (79)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6215506B1 (en) * | 1993-06-01 | 2001-04-10 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Portrait drawing apparatus |
| US6085031A (en) * | 1994-12-13 | 2000-07-04 | Johnson; William J. | Method and system for segmenting an audio object according to a specified profile into a folder structure |
| US7155401B1 (en) * | 1994-12-23 | 2006-12-26 | International Business Machines Corporation | Automatic sales promotion selection system and method |
| JP3529954B2 (ja) * | 1996-09-05 | 2004-05-24 | 株式会社資生堂 | 顔だち分類法及び顔だちマップ |
| US6078740A (en) * | 1996-11-04 | 2000-06-20 | Digital Equipment Corporation | Item selection by prediction and refinement |
| JP2998671B2 (ja) * | 1997-01-10 | 2000-01-11 | ウペポ・アンド・マジ株式会社 | 服飾のデザイン及び製作の支援方法 |
| JP3159242B2 (ja) * | 1997-03-13 | 2001-04-23 | 日本電気株式会社 | 感情生成装置およびその方法 |
| JPH10301953A (ja) * | 1997-04-28 | 1998-11-13 | Just Syst Corp | 画像管理装置、画像検索装置、画像管理方法、画像検索方法およびそれらの方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US6735253B1 (en) | 1997-05-16 | 2004-05-11 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Methods and architecture for indexing and editing compressed video over the world wide web |
| JPH10320454A (ja) * | 1997-05-19 | 1998-12-04 | Hitachi Ltd | インターネットを使った通信販売における注文方法 |
| KR100300973B1 (ko) * | 1997-12-09 | 2001-09-03 | 윤종용 | 다자참여 게임 프로그램에 있어서 메시지 처리방법 |
| JP4074366B2 (ja) * | 1998-02-24 | 2008-04-09 | コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 | 画像検索装置及び方法並びに画像検索プログラムを記録した記録媒体 |
| KR20010041607A (ko) * | 1998-03-04 | 2001-05-25 | 더 트러스티스 오브 콜롬비아 유니버시티 인 더 시티 오브 뉴욕 | 화상 및 비디오 검색을 위한 의미 비주얼 템플릿 생성방법 및 시스템 |
| US6256618B1 (en) | 1998-04-23 | 2001-07-03 | Christopher Spooner | Computer architecture using self-manipulating trees |
| US6782409B1 (en) * | 1998-05-29 | 2004-08-24 | Sony Corporation | Experience/sympathy information providing system |
| US7143434B1 (en) * | 1998-11-06 | 2006-11-28 | Seungyup Paek | Video description system and method |
| US7730426B2 (en) | 1998-12-31 | 2010-06-01 | Microsoft Corporation | Visual thesaurus as applied to media clip searching |
| US6910017B1 (en) | 1999-03-05 | 2005-06-21 | Profitlogic, Inc. | Inventory and price decision support |
| CA2373163A1 (en) * | 1999-05-07 | 2000-11-16 | Bancshares Capital Limited Partnership | Component imagery system |
| US6342952B1 (en) * | 1999-10-11 | 2002-01-29 | Flint Ink Corporation | Method for matching printing ink colors |
| WO2001027818A1 (en) * | 1999-10-15 | 2001-04-19 | Cameron John Downing | Internet data storage and retrieval system |
| US6344853B1 (en) * | 2000-01-06 | 2002-02-05 | Alcone Marketing Group | Method and apparatus for selecting, modifying and superimposing one image on another |
| JP3542958B2 (ja) * | 2000-07-03 | 2004-07-14 | ファイルド株式会社 | ヘアーデザインシステム及びその利用 |
| JP4613398B2 (ja) * | 2000-07-10 | 2011-01-19 | 凸版印刷株式会社 | パッケージデザイン診断システム、パッケージデザイン診断プログラムを記録した記録媒体 |
| WO2002033611A1 (fr) * | 2000-10-17 | 2002-04-25 | Sharp Kabushiki Kaisha | Dispositif d'evaluation de jeux de selection et dispositif de gestion de vente |
| US7155402B1 (en) | 2000-11-08 | 2006-12-26 | Bluefire Systems, Inc. | Method and apparatus for distribution of fashion and seasonal goods |
| US7092929B1 (en) * | 2000-11-08 | 2006-08-15 | Bluefire Systems, Inc. | Method and apparatus for planning analysis |
| JP2002207802A (ja) * | 2000-12-19 | 2002-07-26 | Shima Seiki Mfg Ltd | アパレル製品販売支援方法および装置ならびに試着室 |
| US7006981B2 (en) * | 2001-04-04 | 2006-02-28 | Profitlogic, Inc. | Assortment decisions |
| US7028000B1 (en) * | 2001-04-09 | 2006-04-11 | I2 Technologies, Inc. | Estimating base sales volume using a low-pass filter approach |
| US7043444B2 (en) * | 2001-04-13 | 2006-05-09 | I2 Technologies Us, Inc. | Synchronization of planning information in a high availability planning and scheduling architecture |
| JP3835207B2 (ja) * | 2001-06-27 | 2006-10-18 | ソニー株式会社 | 試着画像提供システム及び試着画像提供方法、試着画像生成装置及び試着画像生成方法 |
| US7085734B2 (en) * | 2001-07-06 | 2006-08-01 | Grant D Graeme | Price decision support |
| US7417764B2 (en) * | 2001-08-16 | 2008-08-26 | Sun Chemical Corporation | System and method for disseminating color ink and colorant formulas |
| US7034960B2 (en) * | 2001-08-16 | 2006-04-25 | Sun Chemical Corporation | System and method for managing electronic transmission of color data |
| US7268918B2 (en) | 2001-08-16 | 2007-09-11 | Sun Chemical Corporation | System and method for controlling metamerism |
| US20030039410A1 (en) * | 2001-08-23 | 2003-02-27 | Beeman Edward S. | System and method for facilitating image retrieval |
| US6834266B2 (en) | 2001-10-11 | 2004-12-21 | Profitlogic, Inc. | Methods for estimating the seasonality of groups of similar items of commerce data sets based on historical sales data values and associated error information |
| CN100373381C (zh) * | 2001-11-02 | 2008-03-05 | 富士通株式会社 | 商品销售系统及商品销售方法 |
| KR20030039969A (ko) * | 2001-11-16 | 2003-05-22 | 주식회사 해피투웨어 | 이미지 파일을 이용한 의복 디자인 모사 시스템 및 이를제어하는 방법 |
| US6960135B2 (en) | 2001-12-05 | 2005-11-01 | Profitlogic, Inc. | Payout distributions for games of chance |
| AU2002351310A1 (en) * | 2001-12-06 | 2003-06-23 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | System and method for extracting text captions from video and generating video summaries |
| US20030110099A1 (en) * | 2001-12-11 | 2003-06-12 | Philips Electronics North America Corporation | Virtual wearing of clothes |
| KR20030069346A (ko) * | 2002-02-20 | 2003-08-27 | 김철근 | 의류 디자인 어플리케이션이 저장된 저장매체 |
| KR20050007348A (ko) * | 2002-04-26 | 2005-01-17 | 더 트러스티스 오브 콜롬비아 유니버시티 인 더 시티 오브 뉴욕 | 유틸리티 기능 디스크립터에 기초하는 최적의 비디오트랜스코딩 방법 및 시스템 |
| US7251615B2 (en) * | 2002-06-07 | 2007-07-31 | Oracle International Corporation | Markdown management |
| EP1374720A1 (en) * | 2002-06-26 | 2004-01-02 | The Procter & Gamble Company | Method and apparatus for predicting the result of a coloration |
| JP2007526533A (ja) * | 2003-06-04 | 2007-09-13 | プロフィトロジック インコーポレイテッド | 小売在庫予算最適化及び粗利益最大化のための方法及び装置 |
| JP2007531923A (ja) | 2003-07-15 | 2007-11-08 | プロフィトロジック インコーポレイテッド | 在庫の割当及び値付けのための方法及び装置 |
| JP2005210208A (ja) * | 2004-01-20 | 2005-08-04 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
| US8660902B2 (en) * | 2004-07-23 | 2014-02-25 | Lori Coulter, Llc | Methods and systems for selling apparel |
| WO2006096612A2 (en) * | 2005-03-04 | 2006-09-14 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | System and method for motion estimation and mode decision for low-complexity h.264 decoder |
| JP4710766B2 (ja) * | 2006-09-04 | 2011-06-29 | 富士ゼロックス株式会社 | デザイン制作支援装置及びデザイン制作支援プログラム |
| EP1939137B1 (en) | 2006-12-30 | 2016-08-24 | Nuvotronics, LLC | Three-dimensional microstructures and methods of formation thereof |
| US20080205692A1 (en) * | 2007-02-26 | 2008-08-28 | Chad Hinkle | Method and Kit for Determining Consumer Preferences |
| EP3104450A3 (en) | 2007-03-20 | 2016-12-28 | Nuvotronics, LLC | Integrated electronic components and methods of formation thereof |
| EP1973189B1 (en) | 2007-03-20 | 2012-12-05 | Nuvotronics, LLC | Coaxial transmission line microstructures and methods of formation thereof |
| US7465241B2 (en) * | 2007-03-23 | 2008-12-16 | Acushnet Company | Functionalized, crosslinked, rubber nanoparticles for use in golf ball castable thermoset layers |
| WO2009126785A2 (en) * | 2008-04-10 | 2009-10-15 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Systems and methods for image archaeology |
| WO2009155281A1 (en) * | 2008-06-17 | 2009-12-23 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | System and method for dynamically and interactively searching media data |
| US8386486B2 (en) * | 2008-07-02 | 2013-02-26 | Palo Alto Research Center Incorporated | Method for facilitating social networking based on fashion-related information |
| US8671069B2 (en) | 2008-12-22 | 2014-03-11 | The Trustees Of Columbia University, In The City Of New York | Rapid image annotation via brain state decoding and visual pattern mining |
| US9384408B2 (en) | 2011-01-12 | 2016-07-05 | Yahoo! Inc. | Image analysis system and method using image recognition and text search |
| US8866300B1 (en) | 2011-06-05 | 2014-10-21 | Nuvotronics, Llc | Devices and methods for solder flow control in three-dimensional microstructures |
| JP6335782B2 (ja) | 2011-07-13 | 2018-05-30 | ヌボトロニクス、インク． | 電子的および機械的な構造を製作する方法 |
| US8635519B2 (en) | 2011-08-26 | 2014-01-21 | Luminate, Inc. | System and method for sharing content based on positional tagging |
| US20130086112A1 (en) | 2011-10-03 | 2013-04-04 | James R. Everingham | Image browsing system and method for a digital content platform |
| US8737678B2 (en) | 2011-10-05 | 2014-05-27 | Luminate, Inc. | Platform for providing interactive applications on a digital content platform |
| USD737290S1 (en) | 2011-10-10 | 2015-08-25 | Yahoo! Inc. | Portion of a display screen with a graphical user interface |
| USD736224S1 (en) | 2011-10-10 | 2015-08-11 | Yahoo! Inc. | Portion of a display screen with a graphical user interface |
| US8255495B1 (en) | 2012-03-22 | 2012-08-28 | Luminate, Inc. | Digital image and content display systems and methods |
| US8234168B1 (en) | 2012-04-19 | 2012-07-31 | Luminate, Inc. | Image content and quality assurance system and method |
| US8495489B1 (en) | 2012-05-16 | 2013-07-23 | Luminate, Inc. | System and method for creating and displaying image annotations |
| US9633003B2 (en) | 2012-12-18 | 2017-04-25 | International Business Machines Corporation | System support for evaluation consistency |
| JP5965057B2 (ja) * | 2013-04-30 | 2016-08-03 | Ｎｅｃソリューションイノベータ株式会社 | 属性推定装置 |
| KR101912794B1 (ko) * | 2013-11-27 | 2018-10-29 | 한화테크윈 주식회사 | 영상 검색 시스템 및 영상 검색 방법 |
| US20180018025A1 (en) * | 2015-02-02 | 2018-01-18 | OCR Systems Inc. | Optical terminal device and scan program |
| CN105045968B (zh) * | 2015-06-30 | 2019-02-12 | 青岛理工大学 | 一种发型设计方法及系统 |
| US11868432B1 (en) * | 2022-06-16 | 2024-01-09 | Sichuan University | Method for extracting kansei adjective of product based on principal component analysis and explanation (PCA-E) |
Family Cites Families (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4546434C1 (en) * | 1979-10-03 | 2002-09-17 | Debbie A Gioello | Method for designing apparel |
| US4553206A (en) * | 1983-10-03 | 1985-11-12 | Wang Laboratories, Inc. | Image storage and retrieval |
| US4910660A (en) * | 1984-09-19 | 1990-03-20 | Li Chou H | Self-optimizing method and machine |
| US4731743A (en) * | 1985-11-12 | 1988-03-15 | Combputer Images, Inc. | Method and apparatus for displaying hairstyles |
| US4775935A (en) * | 1986-09-22 | 1988-10-04 | Westinghouse Electric Corp. | Video merchandising system with variable and adoptive product sequence presentation order |
| JPH0680510B2 (ja) * | 1988-08-15 | 1994-10-12 | 日本電信電話株式会社 | 画像情報検索装置 |
| JPH0277880A (ja) * | 1988-09-13 | 1990-03-16 | Nec Corp | コンピュータによる感性特性推定方式 |
| US5016204A (en) * | 1989-02-28 | 1991-05-14 | Digital Equipment Corporation | Expert system for performing diagnostic and redesign operations incorporating multiple levels of simulation detail |
| JPH02259965A (ja) * | 1989-03-31 | 1990-10-22 | Nissan Motor Co Ltd | デザイン装置 |
| JP2690782B2 (ja) * | 1989-05-30 | 1997-12-17 | 富士写真フイルム株式会社 | 画像ファイリングシステム |
| US5060171A (en) * | 1989-07-27 | 1991-10-22 | Clearpoint Research Corporation | A system and method for superimposing images |
| JPH03142678A (ja) * | 1989-10-30 | 1991-06-18 | Toshiba Corp | 電子ファイリングシステム |
| US5179652A (en) * | 1989-12-13 | 1993-01-12 | Anthony I. Rozmanith | Method and apparatus for storing, transmitting and retrieving graphical and tabular data |
| JP2674249B2 (ja) * | 1989-12-28 | 1997-11-12 | 日産自動車株式会社 | デザイン装置 |
| DE69130546T2 (de) * | 1990-05-15 | 1999-05-12 | Canon Kk | Verfahren und Gerät zur Bildverarbeitung |
| JPH0481974A (ja) * | 1990-07-25 | 1992-03-16 | Nissan Motor Co Ltd | デザイン装置 |
| US5563956A (en) * | 1990-08-30 | 1996-10-08 | Olympus Optical Co., Ltd. | Apparatus for filing data used for identifying an individual and for executing bi-level printing and multi-gradation printing on the basis of the data |
| US5440401A (en) * | 1990-09-14 | 1995-08-08 | Eastman Kodak Company | Image database incorporating low resolution index image data |
| JP2800454B2 (ja) * | 1991-05-07 | 1998-09-21 | 日産自動車株式会社 | デザイン装置 |
| JPH04332086A (ja) * | 1991-05-07 | 1992-11-19 | Nissan Motor Co Ltd | デザイン装置 |
| CA2069976A1 (en) * | 1991-05-31 | 1992-12-01 | Shin-Ichi Nakazawa | Retrieval system for graphic information |
| CA2066559A1 (en) * | 1991-07-29 | 1993-01-30 | Walter S. Rosenbaum | Non-text object storage and retrieval |
-
1991
- 1991-03-20 JP JP8035991A patent/JP3177746B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1992
- 1992-03-18 US US07/853,515 patent/US5450314A/en not_active Expired - Lifetime
-
1995
- 1995-06-06 US US08/472,064 patent/US5724484A/en not_active Expired - Lifetime
-
1997
- 1997-10-24 US US08/957,560 patent/US5974422A/en not_active Expired - Lifetime
-
1999
- 1999-11-16 US US09/441,660 patent/US6665686B1/en not_active Expired - Fee Related
-
2001
- 2001-03-14 US US09/805,106 patent/US6578023B1/en not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 人間工学 ２４巻 ５号 ２８１−２８９頁 長町三生ほか 「知識工学に基づいたデザインコンサルテーションシステムの研究」 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5724484A (en) | 1998-03-03 |
| JPH05266144A (ja) | 1993-10-15 |
| US5450314A (en) | 1995-09-12 |
| US6665686B1 (en) | 2003-12-16 |
| US6578023B1 (en) | 2003-06-10 |
| US5974422A (en) | 1999-10-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3177746B2 (ja) | デ−タ処理システム及び方法 | |
| JP3615518B2 (ja) | マルチメディア情報分類配置装置および分類配置方法 | |
| US9922050B2 (en) | Identifying data from keyword searches of color palettes and color palette trends | |
| JP3671008B2 (ja) | コンテキスト・クラスタ発見および検証のための顧客セルフ・サービス・サブシステム | |
| WO2015200509A1 (en) | Determining affiliated colors from keyword searches of color palettes for color based searches | |
| US20150379002A1 (en) | Determining color names from keyword searches of color palettes | |
| US20050111737A1 (en) | Method for generating customized photo album pages and prints based on people and gender profiles | |
| JPH08272825A (ja) | データ分析方法 | |
| US20160283564A1 (en) | Predictive visual search enginge | |
| JPH1055367A (ja) | データ利用システム | |
| US11037071B1 (en) | Cross-category item associations using machine learning | |
| US20130301938A1 (en) | Human photo search system | |
| Verma et al. | A fuzzy-neural approach for interpretation and fusion of colour and texture features for CBIR systems | |
| JPH10188023A (ja) | 画像デザイン支援装置 | |
| JP3365407B2 (ja) | データ処理装置及び方法 | |
| Nguyen et al. | Graph-based indexing and retrieval of lifelog data | |
| JP2006024203A (ja) | コーディネート支援システム | |
| Das et al. | Automatic face-based image grouping for albuming | |
| JP3522570B2 (ja) | 画像検索・画像分類連携システム | |
| Pflüger et al. | Sifting through visual arts collections | |
| JP2001337971A (ja) | 文書分類装置、文書分類方法及び文書分類方法のプログラムを記録した記憶媒体 | |
| US20040133461A1 (en) | Commodity developing method, commodity developing system, commodity development program, and record medium on which commodity development program is recorded | |
| Mason et al. | Annotation of online shopping images without labeled training examples | |
| Shamoi et al. | Apparel online shop reflecting customer perception | |
| JPWO2002065339A1 (ja) | マルチメディア情報分類配置装置および分類配置方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |