【摘 要】
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随着社会生产力的提升与物质资料的丰富,用户需求也逐渐从基础的物质层面上升到精神层面。色彩作为产品的一种重要外显属性,不仅蕴含着产品本身物质特性,还能在与用户产生视觉信息交流时,激发用户潜在的心理情感反馈,因此在产品情感设计中利用产品色彩意象进行优化设计,以满足用户的情感需求成为了设计师的主要任务和目标。研究人员通过对用户关于产品色彩感性需求的分析,并结合计算机辅助工具与智能算法完成产品色彩设计,减
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51575158）
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随着社会生产力的提升与物质资料的丰富,用户需求也逐渐从基础的物质层面上升到精神层面。色彩作为产品的一种重要外显属性,不仅蕴含着产品本身物质特性,还能在与用户产生视觉信息交流时,激发用户潜在的心理情感反馈,因此在产品情感设计中利用产品色彩意象进行优化设计,以满足用户的情感需求成为了设计师的主要任务和目标。研究人员通过对用户关于产品色彩感性需求的分析,并结合计算机辅助工具与智能算法完成产品色彩设计,减少研究成本的同时提高工作效率。然而,现阶段传统产品色彩情感设计多通过意象认知空间建立与色彩意象定性定量分析来寻找产品最优色彩方案,其主要方法是首先对产品色彩进行手工选择与色彩参数编码,之后搭建色彩参数与用户情感之间的关联模型,并基于人工智能算法对关联模型进行智能求解与参数解码,最终生成色彩空间中的多维数值。实验流程较为繁琐,对产品色彩的人为干预也限制了产品色彩的研究范围,使得创新生成色彩能力略有不足,这些难题成为制约产品色彩设计的瓶颈。因此准确把握用户对产品色彩情感意象诉求,并对产品色彩进行创新设计成为解决此类问题的设计关键。（1）建立产品色彩意象数据集。文章首先获取产品外观基本色彩进而建立产品色彩样本库,运用聚类分析方法对产品色彩意象词汇进行统计分析,确定代表性意象词汇,通过基于语义差异法的量表问卷得到小体量产品色彩意象数据集;之后通过卷积神经网络中的GoogLeNet方法对产品色彩意象进行评价,进而得到大体量产品色彩意象数据集,解决情感设计中评价不准确与效率过低问题。（2）建立产品色彩生成模型。文章将两组数据集汇总得到的完整产品色彩意象数据集作为输入样本,对基于条件深度卷积生成对抗网络产品色彩设计生成模型进行训练,训练完成后使用模型生成符合用户目标意象的产品色彩设计方案。论文最后以出租车色彩为实际案例对论文所提方法进行研究,创新性生成产品色彩设计方案并进行验证。论文以产品色彩设计为研究对象,证明使用深度学习与情感化设计结合,能够实现对产品色彩的精确表达与深度学习的融合应用,为有效实施产品色彩设计与工程实践提供了科学的理论基础与分析方法,也为产品色彩的深度挖掘提供新的未来拓展与设计思路。
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