JP6908992B2 - デジタルインテリア - Google Patents
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ここで、本明細書において、デジタルインテリアとは、スマートフォン、またはタブレット等のモバイル機器のアプリから、インテリアに備え付けられたLED、または液晶等の空間演出装置をコントロールできるインテリアと定義する。具体的には、後述のLEDを内蔵するフラワーアレンジメント、LEDライト、および壁掛けの液晶ディスプレイ等も含まれる。
ここで、本明細書において、LEDを内蔵したフラワーアレンジメント、またはディスプレイモニターを備えたフラワーアレンジメント等のデジタル技術を用いた空間演出装置を備えたフラワーアレンジメントを、デジタルフラワーアレンジメントと定義する。デジタルインテリアは、デジタルフラワーアレンジメントを含む概念である。
ここで、本明細書において、LEDを内蔵したブーケ、またはディスプレイモニターを備えたブーケ等のデジタル技術を用いた空間演出装置を備えたブーケを、デジタルブーケと定義する。デジタルフラワーアレンジメントは、デジタルブーケを含む概念である。
前期提案である、アプリによるカラーリングを制御するデジタルフラワーアレンジメントは、それを製作するデザイナーやそれを使用するエンドユーザらが、人手でデジタルフラワーアレンジメントのデザインを行うことが前提とされている。それにより下記の点で問題が生じる:
(i) デザインのクオリティ
(i-1) クオリティの依存性
(i-2) デザインの正確性
(i-3) 自動的、かつ統計的に最適なデザインの生成
しかし、デジタルフラワーアレンジメントは、人手でデザインを行うことが前提とされており、自動化はされていない。かつ、何億、何十億という情報を学習し、統計的に最適なカラーデザインを生成することも、人手で行うことは難しい。特に、デザイナー等の専門家ではなく、一般人であるならば、なおさらである。
(i-4) 詳細なデザインの生成
また、複数のデジタルフラワーアレンジメントが、アプリにより同時にコントロールされることも想定される。しかし、コントロールするデジタルフラワーアレンジメントが増えると、カラーデザインの手間が増える。
(ii) デザインのコスト
(i) デザインのクオリティ
(i-1) クオリティの依存性
(i-2) デザインの正確性
(i-3) 自動的、かつ統計的に最適なデザインの生成
(i-4) 詳細なデザインの生成
(ロ) デザインコスト
図1に、本発明を、LEDを内蔵したデジタルブーケに応用した実施例を示す。スマートフォン、またはタブレット等のモバイル機器(101)を使用して、デジタルブーケを使用するエンドユーザ(102)を撮影する。撮影されたユーザの画像、または上記ユーザに関連する情報に基づき、デジタルブーケ(103)のカラーデザインが生成される。上記画像は複数枚でもよい。上記画像の代わりとして、動画を用いてもよい。上記ユーザに関連する情報は、撮影された場所や時間等のメタ情報、ユーザの趣向や誕生日等の個人情報、ユーザの属するセグメントの趣向を含む統計情報、ユーザの属する国や地域の文化的・自然的背景の情報、あるいはデジタルブーケの使用されるイベントの情報等を含んでもよい。複数のカラーデザインが、生成されてもよい。時間的に一定のカラーデザインではなく、カラーリングが短い時間間隔で滑らかに変化するカラーデザインでもよい。あるいは、午前と午後、または季節といった長い時間間隔で変化するカラーデザインでもよい。センサーと連動し、温度、湿度、音、あるいは明るさ等の空間の情報により、変化するカラーデザインでもよい。また、ユーザの行ったアクションをきっかけに、カラーリングが切り替わるカラーデザインでもよい。カラーデザインと共に、なぜこのカラーデザインが生成されたのか理由が表示されてもよい。生成されたカラーデザインが、デジタルブーケに内蔵された各LEDのカラーリングに反映される。カラーデザインは、自動的に反映されてもよいし、複数提示されたカラーデザインからユーザが選択したカラーデザインが反映されてもよい。複数提示されたカラーデザインが、時間毎に切り替わってもよい。
実施例1、および実施例2は、デジタルブーケ、またはデジタルフラワーアレンジメントに内蔵されるLEDモジュール部(201)と、LED モジュール部(201)をコントロールするモバイル機器部(202)と、モバイル機器部(202)とインターネット(203)を経由して情報のやり取りを行うクラウドサーバ部(204)と、使用する空間の情報を取得するセンサー部(205)と、から成る。
(1) まず、デジタルブーケを使用するユーザの被写体の画像データが入力される。画像データは、モバイル機器等による撮影により作成される。また、予め撮影された画像データが入力されてもよい。画像データは、精度向上のために、複数枚の画像でもよい。また、画像データの代わりに動画データを用いてもよい。動画データの場合は、複数枚の画像がサンプリングされてもよい。
服装の分類は、(2)で抽出された人物領域データから、服装の領域抽出と、服装のカテゴリを特定するクラス分類を行う。領域抽出は、上記のDeepMask法やSelective Search法等を用いてもよい。クラス分類は、学習アルゴリズムにより分類を行ってもよい。その場合、事前にウェディングドレスや和服やスーツ等服装の種類ごとにラベリングされた画像を学習させる。または、明るい、カジュアル、シック、あるいは大人っぽい等の直感的な分類でもよい。いずれの場合も、データを分類ごとにラベリングし、学習アルゴリズムにより学習させる。
カラーリング抽出は、人物や服装の領域内の各カラーの出現数をカウントし、上位の出現数のカラーを抽出してもよい。その際、類似のカラーをまとめてカウントしてもよい。また、上位だけでなく、下位のカラーはアクセントカラーとして抽出してもよい。その際に、アクセントカラーの領域や形状を考慮に入れても良い。また、(2)の人物領域の抽出と、服装の分類を同時に行ってもよいし、(2)の人物領域の抽出を省略し、(3)の服装の解析のみでもよい。
(1) まず、デジタルフラワーアレンジメントを設置する部屋や空間の画像データが入力される。画像データはモバイル機器等の撮影により生成される。
クラス分類は、画像から抽出されたSIFT特徴量やHOG特徴量等の特徴データや、画像データそのものを学習する学習アルゴリズムにより分類を行ってもよい。学習は、事前に和風や北欧風デザインの空間の画像を大量に収集し、教師有り学習を行ってもよい。画像の収集は、インターネットの画像検索を使用してもよい。
102 エンドユーザ
103 デジタルブーケ
201 LEDモジュール部
202 モバイル機器部
203 インターネット
204 クラウドサーバ部
205 センサー部
301 LEDモジュール部
302 電源部
303 フラワー装飾部
304 LEDシステム部
305 ベース部
306 フルカラーLED部
307 電流制限素子部
308 スイッチング素子部
309 マイコン部
310 無線通信部
311 電源スイッチ部
501 モバイル機器
502 空間
503 デジタルフラワーアレンジメント
Claims (5)
- LEDモジュール部を含むフラワーアレンジメントと、当該フラワーアレンジメントと通信するモバイル機器とを含み、
前記モバイル機器は、人物を含む画像データを入力する入力手段と、前記画像データに基づきカラーデザイン情報を生成する生成手段と、前記カラーデザイン情報を前記LEDモジュール部に送信する送信手段とを含み、
前記フラワーアレンジメントは、前記モバイル機器から受信した前記カラーデザイン情報を前記LEDモジュール部に反映する反映手段を含み、
前記生成手段は、前記画像データから人物領域の抽出を行い、抽出した人物領域から服装領域を抽出し、抽出した服装領域のカラーリングを抽出し、抽出したカラーリングに基づき前記カラーデザイン情報を生成する、デジタルインテリア。 - 前記生成手段は、色彩理論・配色技法に基づく方法、ルールベースに基づく方法または学習アルゴリズムに基づく方法により前記カラーデザイン情報を生成する、請求項1に記載のデジタルインテリア。
- 前記生成手段は、前記服装領域内の各カラーの出現数に基づきカラーリングを抽出する、請求項1に記載のデジタルインテリア。
- 前記生成手段は、DeepMask法により人物領域および服装領域を抽出する、請求項1に記載のデジタルインテリア。
- 前記入力手段は、前記フラワーアレンジメントを使用する人物の画像データを入力し、前記反映手段は、当該人物が使用するフラワーアレンジメントのLEDモジュール部に前記カラーデザイン情報を反映する、請求項1に記載のデジタルインテリア。
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JP2016244962A JP6908992B2 (ja) | 2016-12-17 | 2016-12-17 | デジタルインテリア |
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