Multi-Stage Color Modelを用いた配色の視認性の予測手法の提案

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  • Multi-stage Color Model オ モチイタ ハイショク ノ シニンセイ ノ ヨソク シュホウ ノ テイアン
  • Prediction of Visibility for Color Scheme with a Multi-stage Color Model

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抄録

ウェブサイトを設計する際には，配色などの視認性を考慮し，ホームページを作成する必要がある．そこで配色についての見やすさを評価するため，背景色と文字色の組合せに着目し，一対比較実験によってデータを収集し，サーストンの一対比較法によって配色の見やすさを評価したうえで，ニューラルネットワークを用いて，未知の配色の見やすさを予測する手法が提案されている．本研究においては，予測精度の改善のため，人間が色を知覚する色覚モデルの1つであるMulti-Stage Color Modelを導入し，配色の見やすさの予測精度の改善を試みた．すなわちMulti-Stage Color Modelを用いて，人間の色覚に関する過程を計算論的に再現した後，配色の視認性の要因として考えられる特徴を文字色および背景色から抽出し，ニューラルネットワークを用いて学習する手法を提案する．そして実際にブラウザ上で一対比較実験を行い，データを収集したうえで，配色の視認性を予測するニューラルネットワークを構築し，提案手法と従来手法との比較を行った．その結果，提案手法においては，従来手法よりも高い予測精度を示すことができ，Multi-Stage Color Modelを導入した提案モデルの有効性を示すことができた．

It is necessary to design web pages that users can access the information easily. In website design, color scheme is one of important elements. The prediction method of visibility of color scheme has been proposed. In this method, neural networks are proposed to predict paired comparison tables which show visibility of background and character colors. We improve this method and propose neural networks with a multi-stage color model, which is a model of human color vision. We propose how to extract color features with a multi-stage color model and to learn neural networks to predict visibility of color scheme. We collect data of visibility with paired comparison tests on the web browser and evaluate proposed method. The results obtained from our experiments show that proposed method can improve visibility of color scheme.

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