色彩調和に基づくファッションコーディネートの分析

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1, 岡本 一志1, 柴田 淳司2, 原田 慧1 軽部 幸起1 1: 電気通信大学 2: 東京都立産業技術大学院大学 2025.02.28 DEIM2025 1 / 25

はじめに ファッションECの急速な発展 • オンラインでの服の購入が一般化 • ユーザに最適な商品を提案する 推薦システムの重要性 従来の推薦システム • 協調フィルタリング： 類似ユーザの購入履歴から推薦 • コンテンツベース推薦： 商品の特徴に基づく推薦 おすすめアイテム 課題 • 単一アイテムの推薦が中心 • コーディネート全体のバランスは考慮 されていない 2025.02.28 DEIM2025 2 / 25

補完推薦(Complementary Recommendation) • 定義：ユーザが選択したアイテムに適した別カテゴリのアイテムを推薦 • 手法：色と形状を分離学習し、トップスに適したボトムスを推薦 [Divitiis+, 2023] Top Groundtruth Bottom Recommend Bottoms 課題：学習データの偏り • 類似アイテムばかりが上位に推薦される ◦ 例：学習データにジーンズが多いことにより、推薦結果もジーンズに偏る 2025.02.28 DEIM2025 3 / 25

色彩調和を活用した解決策 補完推薦の多様性向上のために、色彩調和(Color Harmony)を活用 色彩調和(Color Harmony) • 美的快適さをもたらす色の組み合わせ • 美術・デザイン・心理学で重要な概念 [Chevreul, 1854] • 同時対比の法則： 隣接する色同士が視覚に与える影響 • 「類似色の調和」「対照の調和」の分類 類似色 補色 類似色の例：クロード・モネ 「睡蓮の池(1899)」 補色の例：フィンセント・ファン・ゴッホ 「夜のカフェテラス」 ポーラ美術館: bit.ly/3xyz123, 西洋絵画美術館: bit.ly/4abcd56 2025.02.28 DEIM2025 4 / 25

色彩調和の意識 カラーテーマと色彩調和 [Donovan+, 2011] • ユーザ作成の5色カラーテーマデータセットを分析 • 頻出パターン ◦ 単一色・類似色・補色のテーマ • 結果 ◦ 色彩調和度とカラーテーマのユーザ評価に相関なし 製品パッケージと色彩調和 [Hurley+, 2016] • 製品本体とパッケージの色彩調和に対する消費者の好み検証 • 結果 ◦ 性別・年齢・視力・実験課題の理解は色彩調和の嗜好に影響しない 2025.02.28 DEIM2025 5 / 25

色彩調和の課題 • 統一的な定義が確立されていない • 美的評価の難しさ ◦ 主観性：個人の感覚に依存 ◦ 文化的影響：環境や習慣による違い LLMを使用したファッションの美的評価 [Hirakawa+, 2024] • LLMによる美的評価は人間の判断と一定の相関を示す • 類似色を含むコーディネートでは予測精度が低下 ⇒ 色彩調和がファッションの美的評価に与える影響を示唆 2025.02.28 DEIM2025 6 / 25

研究目的とリサーチクエスチョン 研究背景のまとめ： • 補完推薦で推薦リストの多様化の不足を確認 • 色彩調和はファッションの美的評価に影響を与える • ファッションにおける色彩調和の意識に対する検証はされていない 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 ⇒ 色彩調和とコーディネートの関係について分析を行う リサーチクエスチョン： RQ1：コーディネートにおける色彩調和の分布にはどのような傾向があるか？ RQ2：色彩調和度とそれに付随する指標にはどのような関係があるか？ 2025.02.28 DEIM2025 7 / 25

実験計画：データセット IQON3000 [Song+, 2019] • ファッションアプリIQONからクローリングされたデータセット • 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 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 SHIFT15M [Saito+, 2020] • ZOZO研究所が公開したIQONの大規模データセット • 使用項目：投稿日とお気に入りブランド 2025.02.28 DEIM2025 8 / 25

実験計画：ファジィ推論による色彩調和型判定法[徳丸ら+, 2007] • 色をマンセル表色系と呼ばれる色相(Hue)・彩度(Chroma)・明度(Value)で表現 • 色彩の曖昧な変化による調和の変化をファジィ推論で定式化 • 松田が提案した色彩調和論[松田, 1995]の配色構成を採用 • 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 i型 V型 L型 I型 T型 Y型 X型 N型 色相型 明度コントラスト 中彩度明度コントラスト 高彩度等価値ハーモニー 上弧コントラスト 下弧コントラスト 逆三角コントラスト 三角コントラスト 中間色等価値ハーモニー 彩度コントラスト 最大コントラスト 色調型 2025.02.28 DEIM2025 9 / 25

実験計画：ファジィ推論による色彩調和型判定法[徳丸ら+, 2007] 色相型と色調型の相関ルール 色相型 色調型 i型 明度, 逆三角, 三角, 最大 V型 明度, 逆三角, 三角 L型 明度, 逆三角, 三角 I型 高彩度等価値, 逆三角, 三角, 中間色等価値 T型 明度, 中彩度明度, 高彩度等価値, 最大, 上弧, 下弧, 逆三角, 三角, 中間色等価値 Y型 高彩度等価値, 逆三角, 三角, 中間色等価値, 最大 X型 逆三角, 三角, 最大 N型 明度 • 色相型と色調型をファジィ集合で表現 • 黒の領域に適合する割合をメンバーシップ関数として定義 • 色相型と色調型の33ペアの適合度を計算 • 最大適合度をとる色相・色調型→調和型 • 適合度の最大値→調和度 2025.02.28 DEIM2025 10 / 25

色相型の適合度の計算例 4色のV型に対する適合度は，色相に対するメンバーシップ値の論理積で表す μh(h1, h2, h3, h4) = μh(h1) ∧ μh(h2) ∧ μh(h3) ∧ μh(h4) 2025.02.28 DEIM2025 11 / 25

実験計画：アプローチ 1.主要色抽出 2. 色変換 3. 色彩調和判定 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+, 2007] に入力 2025.02.28 DEIM2025 12 / 25

(RQ1) アイテム数ごとの色彩調和型の分布 2アイテム（n=5637） 4アイテム（n=26761） • i・L・T・V型の明度コントラストが大半を占める • アイテム数が増加するにつれ、「型なし」が増加 • 既存の調和タイプでは説明できない→ファジィルールの適用基準が厳しすぎる可能性 2025.02.28 DEIM2025 13 / 25

頻出調和型のコーディネートの例 i型 V型 L型 T型 • ピンクを中心としたコーディネート • 色相範囲が拡大する(i型→V型→L型→T型)につれて，コーディネートの配色が増加 2025.02.28 DEIM2025 14 / 25

(RQ1) 調和度平均の時系列変化 ① 調和度平均は年々減少傾向 2025.02.28 DEIM2025 15 / 25

(RQ1) 調和度平均の時系列変化 ② 年間では周期性を確認（春 減少・秋 増加） 2025.02.28 DEIM2025 16 / 25

(RQ1) 調和型ごとの調和度平均の時系列変化 2025.02.28 DEIM2025 17 / 25

(RQ1) 調和型ごとの調和度平均の時系列変化 ③ i・V・L・T型 明度とT型中彩度明度は比較的安定 ④ 調和度平均の最大はi型明度（0.87） 2025.02.28 DEIM2025 18 / 25

(RQ1) 色彩調和型の構成割合の時系列変化 2025.02.28 DEIM2025 19 / 25

(RQ1) 色彩調和型の構成割合の時系列変化 ⑤ シーズンによって色相範囲が変化 SS：T型明度↑・i型明度↓ AW：T型明度↓・i型明度↑ 2025.02.28 DEIM2025 20 / 25

(RQ1) 色彩調和型の構成割合の時系列変化 ⑥ 特定の時期にコーディネートされやすい調和型 6月：T型明度コントラスト 10月：T型中彩度明度コントラスト 2025.02.28 DEIM2025 21 / 25

(RQ2) 色彩調和度とコーディネートの評価との関係 • 色彩調和度とコーディネート評価の間に明確な相関は見られず • ユーザ評価と相関が高い特徴のさらなる探索が必要 2025.02.28 DEIM2025 22 / 25

おわりに 本研究のまとめ • コーディネートが主に5種類の色彩調和型に分布していることを確認(RQ1) • 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(RQ1) • 調和度とユーザ評価に有意な相関なし(RQ2) ⇒ 色彩調和だけではユーザ評価を最大化できない 今後の展望 • アイテム数増加による分類の難化に対応する色彩調和判定法の見直し • 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 2025.02.28 DEIM2025 23 / 25

参考文献1 • [Chevreul, 1854] M. E. Chevreul, ``The Principles of Harmony and Contrast of Colours and Their Applications to the Arts, trans,'' Charles Martel, 1854. • [Hirakawa+, 2024] Y. Hirakawa, T. Wada, K. Morishita, R. Shimizu, T. Furusawa, S. H. Kham, and Y. Saito, ``An Empirical Analysis of GPT-4V's Performance on Fashion Aesthetic Evaluation,'' SIGGRAPH Asia 2024 Technical Communications, No.24, pp.1--4, 2024. • [Divitiis+, 2023] Lavinia De Divitiis, Federico Becattini, Claudio Bacchi, and Alberto Del Bimbo, "Disentangling Features for Fashion Recommendation," ACM Trans. Multimedia Comput. Commun. Appl. vol.19 no.39, pp.1-21, 2023. • [松田, 1995] 松田 豊, ``色彩のデザイン,'' 朝倉書店, 1995. • [Donovan+, 2011] P. O. Donovan, A. Agarwala, and A. Hertzmann, ``Color compatibility from large datasets,'' ACM Trans. Graph., Vol.30, No.63, pp.1--12, 2011 • [Hurley+, 2016] R. Hurley, R. Randall, L. O'Hara, C, Tonkin, and J, Rice, ``Color harmonies in packaging,'' Color Research & Application, Vol.42, 2016 2025.02.28 DEIM2025 24 / 25

参考文献2 • [Song+, 2019] Xuemeng Song, Xianjing Han, Yunkai Li, Jingyuan Chen, Xin-Shun Xu, and Liqiang 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. • [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. 2025.02.28 DEIM2025 25 / 25