【摘 要】
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在信息发展迅速的当今时代,以消费者为导向,尽可能满足消费者心理需求的新观念在产品设计中至关重要。舒适的色彩设计是满足消费者心理期望的基础,也是影响消费者是否购买产品的一大因素。工业设计师在色彩规划阶段中会考虑用户对色彩的感知,但很少有计算机可以辅助设计师执行色彩设计任务。本文基于色彩意象,采用神经网络智能算法,将人看到色彩后的感性意识通过计算机科学的表达出来。并模仿设计师思维开发智能设计系统,辅助
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在信息发展迅速的当今时代,以消费者为导向,尽可能满足消费者心理需求的新观念在产品设计中至关重要。舒适的色彩设计是满足消费者心理期望的基础,也是影响消费者是否购买产品的一大因素。工业设计师在色彩规划阶段中会考虑用户对色彩的感知,但很少有计算机可以辅助设计师执行色彩设计任务。本文基于色彩意象,采用神经网络智能算法,将人看到色彩后的感性意识通过计算机科学的表达出来。并模仿设计师思维开发智能设计系统,辅助使用者在有限时间内设计出较完美的色彩方案。结合调研问卷和专家小组评议两种方法,筛选出了若干个设计师和用户一致认为可以描述色彩意象的形容词。之后采用卡片分类法进行意象语义分组实验。通过对实验结果的拟合度分析,确定了意象形容词分组实验中最合适的组数,并进一步利用聚类方法将形容词分组。最终确定了6个代表意象形容词,作为系统中的意象描述维度。基于PCCS体系,设计了色彩搭配正交样本,通过色彩舒适性评价和意象相似性评价,确定了合适的色彩样本用于色彩意象评价实验。采用语义差异法,招募被试者完成色彩的意象评价,并剖析了色彩基本属性及其对应意象之间的关系。选择代表性色彩样本完成并分析了三种产品间的色彩意象评价差异。通过对目标用户需求的分析,确定系统具体的设计目标和功能需求。根据以上所有研究,完成产品色彩设计系统的模块设计、业务逻辑设计等,并参考设计原则和用户习惯完成了系统的交互和界面设计。系统选择BP神经网络,建立了色彩设计以及配色意象评价拟合模型,并在MATLAB中完成了系统的开发工作。最后以实际产品的配色方案设计对该系统原型的功能模块加以验证。
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