色彩语义驱动的产品交互式遗传配色设计

在工业界,产品配色通常依赖于设计经验和大量的往复实验.为了有效地降低对专业知识和往复实验的依赖,提出了以色彩语义为驱动、交互式遗传算法为操作手段的产品配色设计方法.首先应用模糊理论建立色彩组合语义集,并运用因子分析方法从色彩组合样本中提取各独立色彩的语义贡献因子,建立独立色彩与语义词汇之间的映射关系;然后引入着色区域差异度因子建立色彩组合调和度评价机制;以形象化的色彩语义词汇为输入,通过交互式遗传算法以色彩调和评价机制为约束,以色彩语义贡献因子和用户交互评价结果为进化条件选取和优化色彩组合,完成产品配色设计.实例结果表明,文中方法为产品配色设计提供了一条有效的途径.     

基于色彩案例和灰度关联分析的产品配色设计方法

为有效辅助工业设计师进行产品配色设计,提出基于色彩案例和灰度关联分析的 产品配色设计方法。从目标意象出发,通过分析并筛选产品配色样本,研究色彩合并、取舍和 色彩案例表示方法,基于对目标产品赋色区域划分实现色彩案例向目标产品配色映射,引入灰 度关联分析方法评价映射后的色彩方案与案例色彩的关联性。以剪式升降机的配色设计为例, 验证了该方法能够有效实现案例色彩向目标产品配色转换,生成用户满意方案。     

多工作模式产品配色意象的灰色评价方法

针对产品开发过程中的色彩规划问题,考虑多工作模式产品的配色特征,构建一种多工作模式产品的配色意象评价模型.基于灰色关联分析法建立产品方案色彩与意象之间的关联模型,运用灰色聚类法判断产品配色方案的意象值;将产品各工作模式下的配色意象同时作为评价属性并赋予相应的权值,进行综合评价.文中方法兼顾了多工作模式产品色彩面积的可变性和消费者主观意象的不确定性,将多工作模式产品的配色意象评价方法置于灵活、直观的框架中.最后以工程机械产品为应用实例,证明该方法较单属性评价方法更为贴近消费者的主观意象.     

基于多维情感语义空间的色彩表征方法

针对色彩与情感映射模型复杂且难以实现的问题。提出一种利用多维语义空间表征色彩的方法．首先从信息论角度出发，依据Lebesgue测度原理阐明了色彩情感语义信息的度量特征；然后利用语义分析法建立了表征RGB色彩的多维语义空间，结合Euclid空间探讨了RGB色彩与多维语义空间映射特点，并提出消除由语义维度和粒度冲突而引起的语义空洞的算法；最后以一个色彩设计系统对其进行应用验证．实验结果表明，该算法能够在不同维度与粒度层上实现色彩空间与情感语义空间的复杂映射．     

基于三维语义空间的色彩设计方法研究

从色彩的语义空间理论出发,研究了三维语义空间的构建原理,建立了抽象语言和色彩关联的三维风格语义空间,并在此基础上构建了基于三维语义空间的色彩设计方法模型,实现了基于三维语义空间的色彩设计的具体技术路线,以辅助用户能够快速的依据语义匹配原则进行色彩设计。最后,通过产品色彩设计实例验证了该方法在色彩设计中的应用。     

石油机械的色彩设计初探

根据石油机械的特点、应用产品造型设计与机床色彩设计的原则和配色规律,对石油机械的色彩设计研究进行分析,论述了石油机械色彩设计的配色原则及色彩设计的方法。     

提取主色彩的特性及其在纹样的应用

大自然的色彩被每个人感知和熟悉,它的色彩直接作用于人的视觉感官并影响人的心理情感。为探寻自然色彩的配色模式,文章收集了西藏林芝的风景图像并使用聚类分色的方法提取主色彩,然后对色彩知觉进行相关性分析,并在"色彩形象坐标"理论的基础上运用色彩图像化的方法对主色彩进行研究。采用色彩与人类的情感认知相结合的分析方法,将西藏林芝自然色彩的配色应用于织物纹样设计中,可以从色彩学和色彩心理学的角度提供关于配色的理论参考。     

基于自然语言处理的图像情感语义检索研究

自然语言问答在情感图像检索中并未广泛应用,对此进行了探索与尝试,设计和实现了一个以自然语言作为检索入口的情感图像检索系统,并给出系统架构及技术方案。研究过程中,引入自然语言处理技术对自然问句进行浅层语义分析,并建立了一个情感映射模型,实现了常用情感词语与该模型之间以及该模型与情感图像之间的映射。另外,还对系统的检索结果进行了评价。通过对系统的实现,为自然语言问答与情感图像检索的结合提供了一种新的思路与方法。     

基于特征情感色彩的文档流派分类研究

流派分类和基于主题的文本分类最大的区别之处就在于文本的特征。流派分类需要能够描述文档风格的、表达更强语义信息的特征,基于特征情感色彩的分类方法是将情感色彩这种语义信息附加到特征上。首先介绍了文档流派分类的概念及其应用,然后分析了流派分类的文本特征和词汇的情感倾向权值的几种计算方法,论述了基于特征情感色彩的文档流派分类过程,最后对几种分类方法进行了实验结果分析和比较。     

基于遗传蚁群算法的产品配色方法研究

论文结合遗传算法和蚁群算法在优化组合方面的优势,将其融入到工业设 计的产品配色当中。首先,利用遗传算法对已有的整个色彩方案库进行搜索,产生有关问题 的初始解集,然后,利用蚁群算法的并行性、正反馈机制以及求解效率高等特征寻求最优解。 最后,以油罐车整车的配色设计为例进行了色彩优化设计,对优化后的方案应用模糊评价法 进行评价,验证了该产品配色方法的有效性。论文提出的方法克服了两种算法各自的缺陷, 优势互补,提高了产品配色的效率和智能化设计水平。     

产品形态语意的情感特征表达与设计方法研究

从语意学的角度,分析了如何通过产品的形态,提高产品的情感价值。情感设计方法体现了人的情感与设计特征的微妙关系。本文旨在探讨产品设计与情感语言之间的关系,希望能为产品设计提供一些新的设计方法。     

基于Mpeg-7的图像多层次语义知识库的构建

针对当前图像库存在的图像语义内容不完整、缺乏统一描述标准、图像存储独立于DBMS而无法保证数据安全等问题,融合图像颜色、纹理、形状等低层特征、中层对象及高层情感,确定了图像库的内容框架;在修改并扩展Mpeg-7的基础上提出了基于Mpeg-7的图像多层次语义描述框架,并采用ORDB多媒体数据库实现技术在Oracle9i中实现了一个拥有188幅图像的多层语义图像库。理论分析和实验结果表明,该图像库具有自身独特的优越性。     

基于DFNN的语义驱动色彩智能设计研究

色彩是表达设计情感的重要手段,进行了色彩语义的量化处理,通过抽取模糊规则获得主要影响因素,根据色彩方案多维小样本的特点,提出了基于广义径向基函数（RBF）的动态模糊神经网络（DFNN）方法,智能模拟色彩方案的设计、选择过程。根据训练数据开发了色彩智能设计原型系统,结合汽车色彩智能设计进行了可行性验证,能够在较高层次上辅助设计师进行色彩设计。     

古代中国格律诗中的社会情感挖掘

为研究古代中国的社会情感,提出一种基于整合胶囊网络的格律诗情感分析方法,利用字数规则整合依据不同格律训练的胶囊网络模型对格律诗进行情感判别,解决格律诗文本由于情感特征不明显、语义过于紧凑导致的情感分析困难问题,通过分析格律诗情感对古代中国各个重要时期的社会整体情感状况进行挖掘。实验结果表明,该方法对格律诗情感分类的准确率优于CNN与单一胶囊网络,分析结果能够反映出古代中国的社会情感。     

游戏中图像内容情感语义的分析与研究

针对目前游戏中忽略情感因素的问题,在游戏场景中引入情感语义的概念,提出基于情感语义的游戏场景图像检索系统和情感计算研究情感信息的数字化处理方法,采用支持向量机算法建立场景图像内容和其所表达的情感语义之间的联系。来建立一个能感知识别人的情感,能对人的情感做出智能反应的游戏系统,从而使人机交互更加和谐化。     

基于概率潜在语义分析的群体情绪演进分析

针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取时间序列上的子话题,挖掘话题内容随时间的演进规律;再利用句法关系和情感本体库,抽取与话题内容相匹配群体情绪单元,计算情绪单元的强度,形成情绪特征向量;最后,对各子话题下的情绪强度进行求和,细粒度分析子话题和事件的整体群体情绪,深入挖掘群体情绪演进规律,并将群体情绪量化和可视化。在话题情绪单元抽取过程中,引入了句法规则和情感本体库,更细粒度地抽取情绪单元,并提高了话题内容与情绪单元匹配的准确性。实验结果表明,该模型能够实现话题内容及其群体情绪按时序特征的演进分析,验证了所提方法的有效性。     

基于个性的机器人情感生成和决策模型构建

为了使人机交流更加自然,提出一种基于个性的机器人情感生成机制和情感决策模型,建立了从个性到情感空间、从情感空间到多种行为输出的映射.对个性空问和情感空间进行描述,通过PAD (pleasure-arousal-dominance)空间建立二者之间的映射关系,给出了基于融入个性精神集注模型的情感更新方程,得到机器人实时情...     

基于Transformer-ESIM注意力机制的多模态情绪识别

为了提高语音和文本融合的情绪识别准确率,提出一种基于Transformer-ESIM（Transformer-enhanced sequential inference model）注意力机制的多模态情绪识别方法。传统循环神经网络在语音和文本序列特征提取时存在长期依赖性,其自身顺序属性无法捕获长距离特征,因此采用Transformer编码层的多头注意力机制对序列进行并行化处理,解决了序列距离限制,能充分提取序列内的情感语义信息,获取语音和文本序列的深层情感语义编码,同时提高处理速度;通过ESIM交互注意力机制计算语音和文本之间的相似特征,实现语音和文本模态的对齐,解决了多模态特征直接融合而忽视的模态间交互问题,提高模型对情感语义的理解和泛化能力。该方法在IEMOCAP数据集上进行实验测试,实验结果表明,情绪识别分类准确率可达72.6%,和其他主流的多模态情绪识别方法相比各项指标都得到了明显的提升。     

情感化的产品设计方法

随着社会的发展与生活水平的提高,产品被赋予的含义逐渐增多,既要满足使用要求,还要满足使用者的情感需求。文章从这个角度出发,从本能水平、行为水平和反思水平三个层次上论述了情感化的产品设计方法。该方法力求产品设计能把注意力更多地集中到产品的情感性方面,更加注重产品本身的情感特征和使用者的情感、心理反应方面,借此创造一种轻松简约富于情感化的生活方式。