(57)【要約】【課題】カラーリングを制御するデジタルフラワーアレンジメントは、それを製作するデザイナーやそれを使用するエンドユーザらが、人手でデジタルフラワーアレンジメントのデザインを行うことが前提とされており、それにより、デザインのクオリティ、正確性、統計的最適性、手間やコスト等の問題が生じる。【解決手段】デジタルインテリアを飾る空間情報、デジタルインテリアを携帯する人物情報、または前記情報に関連するインターネット上の情報を入力するステップと、前記入力する情報を用いて適切なデザインを生成するステップと、前記デザインをデジタルインテリアに反映するステップと、を有するデザインの方法。【選択図】図4
2018096015.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルインテリアを飾る空間情報、デジタルインテリアを携帯する人物情報、または前記情報に関連するインターネット上の情報を入力する手段と、前記入力する情報を用いて適切なデザインを生成する手段と、前記デザインをデジタルインテリアに反映する手段と、を有するデジタルインテリア。
【請求項２】
請求項2のデジタルインテリアにおいて、前記入力する情報が画像データであるデジタルインテリア。
【請求項３】
請求項2のデジタルインテリアにおいて、フラワーアレンジメントに限定されたデジタルインテリア。
【請求項４】
デジタルインテリアを飾る空間情報、デジタルインテリアを携帯する人物情報、または前記情報に関連するインターネット上の情報を入力するステップと、前記入力する情報を用いて適切なデザインを生成するステップと、前記デザインをデジタルインテリアに反映するステップと、を有するデザインの方法。
【請求項５】
デジタルインテリアを飾る空間情報、デジタルインテリアを携帯する人物情報、または前記情報に関連するインターネット上の情報を入力するステップと、前記入力する情報を用いて適切なデザインを生成するステップと、前記デザインをデジタルインテリアに反映するステップと、を有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、空間情報、人物情報、または上記情報に関連する情報に基づいてデザインを生成し、上記生成されたデザインがデジタルインテリアに反映される装置、方法及びプログラムに関するものである。
ここで、本明細書において、デジタルインテリアとは、スマートフォン、またはタブレット等のモバイル機器のアプリから、インテリアに備え付けられたLED、または液晶等の空間演出装置をコントロールできるインテリアと定義する。具体的には、後述のLEDを内蔵するフラワーアレンジメント、LEDライト、および壁掛けの液晶ディスプレイ等も含まれる。
【背景技術】
【０００２】
白い花に、裏側からLED等のカラー照明を照らすことで、照らされた花が、そのカラー照明のカラーリングに発色しているかの様に見える。また、白い花ではなく、色味を帯びた花の場合、カラー照明を照らすことで、色彩が混ざり合った混合色を楽しむことができる。上述の様に、カラー照明と花、またはカラー照明とフラワーアレンジメントを組み合わせることで、視覚的な演出効果を得ることができる（特許文献1、特許文献2参照）。
ここで、本明細書において、LEDを内蔵したフラワーアレンジメント、またはディスプレイモニターを備えたフラワーアレンジメント等のデジタル技術を用いた空間演出装置を備えたフラワーアレンジメントを、デジタルフラワーアレンジメントと定義する。デジタルインテリアは、デジタルフラワーアレンジメントを含む概念である。
【０００３】
また、室内装飾品としてのフラワーアレンジメントだけでなく、LED内蔵のブーケ型フラワーアレンジメントも提案されている（特許文献3参照）。
ここで、本明細書において、LEDを内蔵したブーケ、またはディスプレイモニターを備えたブーケ等のデジタル技術を用いた空間演出装置を備えたブーケを、デジタルブーケと定義する。デジタルフラワーアレンジメントは、デジタルブーケを含む概念である。
【０００４】
モバイル機器のアプリでコントロールする壁掛けの液晶ディスプレイ(非特許文献1)、およびアプリでコントロールするLEDライト(非特許文献2)等のデジタルインテリアが提案されている。上記液晶ディスプレイは、ディスプレイに表示される画像や動画をアプリで選択することができる。上記LEDライトは、LEDライトの発色するカラーリングをアプリで選択することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2001-64816号公報
【特許文献２】特開2006-225823号公報
【特許文献３】特開2010-156088号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】デザインスタジオ「tha ltd.」(代表：中村勇吾、所在地：東京都渋谷区)、“FRAMED”、平成２８年９月２２日検索、インターネット＜URL： https://frm.fm/＞
【非特許文献２】Royal Philips (所在地:オランダ国アルステルダム)、“スマートIoT照明 - これがPhilips Hueです。”、平成２８年９月２２日検索、インターネット＜URL： http://www2.meethue.com/ja-JP/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明者は、先の出願において、スマートフォンやタブレット端末のアプリを用い、内蔵されたLEDのカラーリングを制御するデジタルフラワーアレンジメントを提案している。上記提案では、下記の方法で、カラーリングを制御する。スマートフォン等のアプリでRGB値等のカラー情報を作成し、上記カラー情報をBluetooth（登録商標）等の無線電波を通じて、フラワーアレンジメントに内蔵されたLEDモジュールに送信する。LEDモジュールは、受信した上記カラー情報に従いLEDのカラーリングを変更する。また、カラー情報は、色を変更するLEDを指定する情報や、色が変化する時間間隔の情報等を含む。上記の色が変化する時間間隔とは、色が2色ある場合、1色目から2色目に変化する時間を示す。短い場合はすぐに切り替わり、長い場合はゆっくり切り替わる。
前期提案である、アプリによるカラーリングを制御するデジタルフラワーアレンジメントは、それを製作するデザイナーやそれを使用するエンドユーザらが、人手でデジタルフラワーアレンジメントのデザインを行うことが前提とされている。それにより下記の点で問題が生じる: 
(i) デザインのクオリティ
(i-1) クオリティの依存性
【０００８】
デジタルフラワーアレンジメントのデザインが人手で行われるため、デザインのクオリティはデザインを考案する人、つまり、デザイナーやエンドユーザに依存する。デザイナーやエンドユーザらがデザイン能力に優れていない場合、部屋の雰囲気に合わないデジタルフラワーアレンジメントとなる、または着ているウェディングドレスに合わないデジタルブーケになる等、期待に沿わない結果も起こりうる。
(i-2) デザインの正確性
【０００９】
人の色分解能や色覚の精度は、デジタルカメラ等の撮影機能を備えたデジタル機器に比べて低い為、デザインの配色においても、デジタル機器に比べて正確性に劣る。例えば、一般的な人の感覚のみに頼り、ある色の補色を作成しようとすると、多くの場合、正確な補色からずれる。例えば、赤、緑、青の各色を0から255の値で指定するRGB値系を用いて説明すると、赤:255、緑:216、青:31の補色は赤:31、緑:70、青:255となるが、人の感覚のみで前者の色を正確に把握し、後者の補色を正確に求めることは難しい。
(i-3) 自動的、かつ統計的に最適なデザインの生成
【００１０】
近年の計算機の進歩により、何億、何十億という情報を、統計的処理や機械学習やディープラーニング等の学習アルゴリズムに処理または学習させることで、ある程度、統計的に最適な解を自動で得ることができる。また、学習アルゴリズムをデザイン関連の問題に対して用いることも可能であり、コンセプトに沿うウェブデザインを自動で生成するサービスや、注文者に合うファッションを自動で提示するサービス等がある。
しかし、デジタルフラワーアレンジメントは、人手でデザインを行うことが前提とされており、自動化はされていない。かつ、何億、何十億という情報を学習し、統計的に最適なカラーデザインを生成することも、人手で行うことは難しい。特に、デザイナー等の専門家ではなく、一般人であるならば、なおさらである。
(i-4) 詳細なデザインの生成
【００１１】
デジタルフラワーアレンジメントは、従来のフラワーアレンジメントと異なり、カラーリングを時間的に変化させることもできる。LED内蔵のデジタルフラワーアレンジメントの場合、デジタルフラワーアレンジメントに内蔵されたLEDの発色が時間的に変化することで、花のカラーリングが時間的に変化しているように見える、という仕組みである。上記の方法を用いることで、日時や季節で変化するデザインや、空間に設置されたセンサーと連携し常に変化するデザイン等が可能である。しかし、上記の様な複雑なデザインは、条件や自由度が非常に多く、人手で行うことは大変な手間を要する。つまり、”特定の温度、かつ特定の湿度、ならばこのカラーリング”といった、カラーリングと条件を結びつける作業を、全ての条件に対して行う必要があり、多大な時間を要する。
また、複数のデジタルフラワーアレンジメントが、アプリにより同時にコントロールされることも想定される。しかし、コントロールするデジタルフラワーアレンジメントが増えると、カラーデザインの手間が増える。
(ii) デザインのコスト
【００１２】
上述の通り、デジタルフラワーアレンジメントは、それを製作するデザイナーやそれを使用するエンドユーザらが、人手でデザインを行うことが前提とされている。従って、デザインを考案する作業時間や、デザイナーに依頼するデザイン料等のデザインを作成する為のコストが、デザインを人手で行う限り必ず発生する。
【００１３】
上述の問題は、デジタルフラワーアレンジメントの場合だけでなく、デジタルインテリアの場合も同様に生じる。例えば、デジタルインテリアを飾る部屋の雰囲気に合わせて、ディスプレイに表示される画像や動画、あるいはLEDライトのカラーリングを選択する必要がある為、(i-1)デザインのクオリティは、上記の選択を行うデザイナーやエンドユーザに依存する。同様に、人手でデザインを行う限り、(i-2)デジタル機器に比べてデザインの正確性は劣り、(i-3)自動的、かつ統計的に最適なデザインの生成は困難であり、(i-4)詳細なデザインの生成は難しい。また、(ii)デザインを考案する作業時間や、デザイナーに依頼するデザイン料等のデザインを作成する為のコストも、同様に発生する。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、デジタルインテリアを飾る空間情報、デジタルインテリアを携帯する人物情報、または前記情報に関連するインターネット上の情報を入力するステップと、前記入力する情報を用いて適切なデザインを生成するステップと、前記デザインをデジタルインテリアに反映するステップと、を有するデザインの方法である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によって、上述の問題が、以下の様に解決される：
(i) デザインのクオリティ
(i-1) クオリティの依存性
【００１６】
本発明をプログラム等のシステムにて実施することにより、入力する情報から適切なデザインの生成、およびフラワーアレンジメントへの反映が自動的にされる。その為、デザイナーやエンドユーザらのデザインを考案する人にデザインのクオリティが依存せず、クオリティを保つことが可能となる。デザイン能力に優れていないエンドユーザでも、簡単に適切なデザインのデジタルフラワーアレンジメントを作成することが可能である。デザインインテリアの場合も同様に、LEDライトのカラーリングや、液晶ディスプレイに表示される画像や動画が適切に選択される。
(i-2) デザインの正確性
【００１７】
デジタルカメラ等の撮影機能を備えたデジタル機器を用いて、空間情報、または人物情報等の情報を、画像として入力する実施形態を取る場合、デジタル機器は人と比較して大変高い色分解能と正確性を備えている為、高精度のデザインを生成することができる。例えば、ある部屋の壁面の色の補色のカラーリングを作成する場合、デジタルカメラで正確に壁面のRGB値等のカラー情報を取得し、その補色を数学的に計算することで、高精度のデザインを生成することができる。上述の例の様に、赤:255、緑:216、青:31から赤:31、緑:70、青:255の補色を求める場合も、前者の色を画像から取得し、後者の色をプログラムにより算出することで容易となる。
(i-3) 自動的、かつ統計的に最適なデザインの生成
【００１８】
適切なデザインを生成するステップとして、配色理論に基づいたシステム、デザイナー等の専門家の知見をルール化するエキスパートシステム等に基づくシステム、または、統計処理、機械学習、あるいはディープラーニング等の学習アルゴリズムに基づいたシステムを実施形態に取ることで、デザインを自動化することができる。特に、学習アルゴリズムの採用した場合、何億、何十億という情報を学習し、統計的に最適なデザインを得ることが可能となる。従って、デジタルフラワーアレンジメントのカラーデザイン、LEDライトのカラーリング、または液晶ディスプレイに表示される画像や動画の選択においても、学習アルゴリズムを用いることで統計的に最適な選択がされる。
(i-4) 詳細なデザインの生成
【００１９】
適切なデザインを生成するステップとして、上述のシステムを用いた実施形態に採用することで、自動でカラーデザインが生成されるため、上述の細かい条件毎にカラーデザインを設定するといった手間を要する作業は発生しない。上記のセンサーと連携するデザインにおいては、各花の適正生育温度や湿度とその花の色の組み合わせを学習アルゴリズムに学習させることで、各温度と湿度の条件に合った、花の色を生成するシステムを構築できる。上記の様に、センサー情報、またはインターネットの情報を学習させる、または上記情報から一定のルールを抽出することで、適切な花の色を生成するシステムを構築できる。デジタルインテリアの場合も同様に、上述の様な自動化を図ることで、細かい条件毎にデザインを設定する作業を要しなくなる。
【００２０】
複数のデジタルフラワーアレンジメント、およびデジタルインテリアがアプリにより同時にコントロールする場合も、自動化により、デザイン作業が削減される。例えば、デジタルフラワーアレンジメントを飾る部屋の色に合う色は、配色理論等を用いることで複数色の提示ができる。例えば、インテリアを飾る部屋のメインカラーを1色抽出した場合、色相環を4等分する配色である4色配色を用いれば、上記のメインカラーと相性の良い3色を得ることができる。上記の3色を、3つのインテリアに適用することで、部屋全体のコーディネートが可能となる。また、各国・各地域の平均気温と湿度と、該当地域で育つ花々の色を組み合わせて学習アルゴリズムによる学習、またはルール化することで、センサーから取得される情報から複数のデジタルフラワーアレンジメントのカラーリングを選定することができる為、部屋全体のコーディネートが可能となる。
(ロ) デザインコスト
【００２１】
本発明は、人手を用いず自動的にデザインが生成される為、デザインを考案する作業時間や、デザイナーに依頼するデザイン料等のデザインを作成する為のコストが削減できる。デジタルインテリアも同様に、LEDライトのカラーリングを選定するデザインコストや、液晶ディスプレイに表示される画像や動画を選定するデザインコストは、自動化により削減される。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明をブーケに応用した実施例1である。
【図２】実施例1、および実施例2のシステム構成図である。
【図３】図2のLEDモジュールの構成例である。
【図４】実施例1のフローチャートである。
【図５】図4のフローチャートの一具体例である。
【図６】図4のフローチャートの一具体例である。
【図７】本発明をフラワーアレンジメントに応用した実施例2である。
【図８】実施例2のフローチャートである。
【図９】図8のフローチャートの一具体例である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明を実施するための形態について説明する。
図1に、本発明を、LEDを内蔵したデジタルブーケに応用した実施例を示す。スマートフォン、またはタブレット等のモバイル機器(101)を使用して、デジタルブーケを使用するエンドユーザ(102)を撮影する。撮影されたユーザの画像、または上記ユーザに関連する情報に基づき、デジタルブーケ(103)のカラーデザインが生成される。上記画像は複数枚でもよい。上記画像の代わりとして、動画を用いてもよい。上記ユーザに関連する情報は、撮影された場所や時間等のメタ情報、ユーザの趣向や誕生日等の個人情報、ユーザの属するセグメントの趣向を含む統計情報、ユーザの属する国や地域の文化的・自然的背景の情報、あるいはデジタルブーケの使用されるイベントの情報等を含んでもよい。複数のカラーデザインが、生成されてもよい。時間的に一定のカラーデザインではなく、カラーリングが短い時間間隔で滑らかに変化するカラーデザインでもよい。あるいは、午前と午後、または季節といった長い時間間隔で変化するカラーデザインでもよい。センサーと連動し、温度、湿度、音、あるいは明るさ等の空間の情報により、変化するカラーデザインでもよい。また、ユーザの行ったアクションをきっかけに、カラーリングが切り替わるカラーデザインでもよい。カラーデザインと共に、なぜこのカラーデザインが生成されたのか理由が表示されてもよい。生成されたカラーデザインが、デジタルブーケに内蔵された各LEDのカラーリングに反映される。カラーデザインは、自動的に反映されてもよいし、複数提示されたカラーデザインからユーザが選択したカラーデザインが反映されてもよい。複数提示されたカラーデザインが、時間毎に切り替わってもよい。
【００２４】
次に、図2を用いて、実施例1、および実施例2のシステム構成を説明する。
実施例1、および実施例2は、デジタルブーケ、またはデジタルフラワーアレンジメントに内蔵されるLEDモジュール部(201)と、LED モジュール部(201)をコントロールするモバイル機器部(202)と、モバイル機器部(202)とインターネット(203)を経由して情報のやり取りを行うクラウドサーバ部(204)と、使用する空間の情報を取得するセンサー部(205)と、から成る。
【００２５】
実施例1のシステムの動作概要は以下の通りである。花嫁等のデジタルブーケを使用するエンドユーザが、スマートフォンやタブレット等のモバイル機器(202)により撮影される。上記の撮影されたユーザの画像や、上記ユーザに関連する情報に基づき、後述の方法でカラーデザインが生成される。カラーデザインの生成は、モバイル機器部(202)、またはクラウドサーバ部(204)で行われる。モバイル機器部(202)、またはクラウドサーバ部(204)は、ＣＰＵ（制御部）と、メモリ（記憶装置）とを備え、メモリには、データ処理を実行するためのプログラムまたはソフトウエアアプリケーションが記憶されており、ＣＰＵは、そのプログラムを実行することで、カラーデザインの生成を行う。クラウドサーバ部(204)でカラーデザインが生成される場合は、上記画像、あるいは上記ユーザに関連する情報等は、モバイル機器部(202)よりクラウドサーバ部(204)にアップロードされる。または、クラウドサーバ部(204)にインターネットから直接ダウンロードされてもよい。クラウドサーバ部(204)は、インターネット(203)上に設置されてもよい、またはローカルネットワークに設置されてもよい。モバイル機器部(202)からクラウドサーバ部(204)への情報のアップロードは、無線インターネットやWi-Fi等の無線通信を通して行われる。クラウドサーバ部(204)で生成されたカラーデザインは、モバイル機器部(202)に送信される。上記のモバイル機器部(202)は、生成されたカラーデザインを、デジタルブーケやデジタルフラワーアレンジメントに内蔵されたLEDモジュール部(201)に送信する。上記の送信は、無線インターネットや、Wi-Fi（登録商標）や、Bluetooth（登録商標）や、ZigBee（登録商標）や、赤外線等の無線通信にて送信される。LEDモジュール部(201)は、上記の受信したカラーデザイン情報に基づいて、デジタルブーケやデジタルフラワーアレンジメントのカラーデザインに反映する。上記のカラーデザインの反映は、デジタルブーケやデジタルフラワーアレンジメントに組み込まれたLEDのカラーリングを変更することで行われる。上記のディスプレイを備えたデジタルインテリアの場合、液晶等の表示機器の出力内容を変更することで行われる。センサー部(205)と連動する場合は、センサー部(205)により取得された情報が、モバイル機器部(202)、LEDモジュール部(201)、またはクラウドサーバ部(204)に送信される。送信された情報に基づいて、カラーデザインの反映が行われる。また、センサー部(205)の機能を、モバイル機器部(202)が担っても良い。
【００２６】
図3に、図2のLEDモジュール部(201)の構成例を示す。本構成例のLEDモジュール部(301)は、生花や造花やプリザーブドフラワー等の花材から成るフラワー装飾部(303)と、LEDシステム部(304)と、それらを収納するベース部(305)と、から構成される。デジタルブーケの場合、ブーケホルダーがベース部(305)となる。ベース部(305)はどのような素材を用いてもよい。LEDシステム部(304)は、フルカラーLED部(306)と、電流制限素子部(307)と、スイッチング素子部(308)と、マイコン部(309)と、無線通信部(310)と、電源スイッチ部(311)と、電源部(302)と、から構成される。LEDシステム部(304)はベース部(30５)に収納されても、フラワー装飾部(303)に収納されても、外部に配置されてもよい。LEDシステム部(304)を分割し、フルカラーLED部(306)をフラワー装飾部(303)に、電流制限素子部(307)と、スイッチング素子部(308)と、マイコン部(309)と、無線通信部(310)と、電源スイッチ部(311)と、電源部(302)と、をベース部(305)に収納しても良い。電源部(302)は、1次電池、2次電池、あるいは外部電源を用いてもよい。電流制限素子部(307)は、制限抵抗や定電流ダイオードなどの電流制限機能を有する素子が用いられる。スイッチング素子部(308)は、バイポーラトランジスタや電界効果トランジスタ等のスイッチング機能を有する素子が用いられる。フルカラーLED部(306)は、アノードコモンとカソードコモンのどちらを用いてもよい。また、フルカラーLED部に多数のフルカラーLEDを用いてもよい。また、多数のPWM信号出力が可能であるLEDドライバを設置し、多数のフルカラーLEDのカラーリングを別々にコントロールしてもよい。
【００２７】
本構成例は、以下の様に動作する。デザイナーやエンドユーザ等の使用者が、モバイル機器(101)から、デジタルブーケを使用するユーザ (102)、あるいはデジタルフラワーアレンジメントを設置する空間(402)を、撮影する。撮影されたユーザ、あるいは空間の画像、または上記画像に関連する情報に基づき、モバイル機器(101)上、またはクラウドサーバ(204)上でカラーデザインが生成される。上記生成されたカラーデザインの情報は、無線通信を通じてLEDモジュール部(301)の無線通信部(310)へ送信される。上記カラーデザイン情報は、”どのLEDが何色に変化する”といった情報が含まれる。また、上述の色が変化する時間等の情報も含まれる。上記の色が変化する時間とは、色が2色ある場合、1色目から2色目に変化する時間を示す。短い場合はすぐに切り替わり、長い場合はゆっくり切り替わる。つまり、上記のカラーデザインの情報は、”どのLEDが何色にどのタイミングで変化する”といった全体のカラーパターンを指示する情報である。無線通信部(310)は、受信したカラーデザイン情報をマイコン部(309)に送信する。マイコン部(309)はその情報を受信し、それをマイコン部(309)に備わっている不揮発メモリに記憶する。マイコン部(309)は受け取った情報に基づいて、フルカラーLED部(306)を制御する。例えば、フルカラーLED部(306)の特定のフルカラーLEDから、黄色を発色させる場合、該当のフルカラーLEDの赤色と緑色のLEDに電流が流れるように、スイッチング素子部(308)の スイッチング素子を制御する。同時に、該当のフルカラーLEDの青色のLEDに電流が流れないようにスイッチング素子部(308)の スイッチング素子を制御する。細かい電流の制御は、PWM制御等により可能である。マイコン部(309)は、PWM制御により直接、スイッチング素子部(308)を制御してもよいし、LEDドライバを通じてスイッチング素子部(308)を制御してもよい。上述の様に、フルカラーLED部(306)に電流を流す際に、過電流が流れないように電流制限素子部(307)が設けられている。フルカラーLED部(306)からの発光がフラワー装飾部(303)で拡散・透過し、花が色味を帯びる。デジタルブーケやデジタルフラワーアレンジメントの、カラーデザインの変更や反映は、上述の様に行われる。
【００２８】
次に、図4のフローチャートを用いて、実施例1のデータの処理手順を説明する。
(1) まず、デジタルブーケを使用するユーザの被写体の画像データが入力される。画像データは、モバイル機器等による撮影により作成される。また、予め撮影された画像データが入力されてもよい。画像データは、精度向上のために、複数枚の画像でもよい。また、画像データの代わりに動画データを用いてもよい。動画データの場合は、複数枚の画像がサンプリングされてもよい。
【００２９】
(2) 次に、入力された画像データから、人物領域の抽出が行われる。複数の人物が写っている画像の場合、画像の中心付近の人物や、デジタルブーケを携える人物、等の情報を用いてユーザの特定が行われてもよい。人物領域の抽出は、画像から人物を含む様々な物体の領域を取得する領域抽出と、上記抽出された複数の領域から人物の写っている領域のみを特定するクラス分類と、により行ってもよい。領域抽出は、物体領域を学習アルゴリズムにより学習するDeepMask法や、類似領域の結合を繰り返すSelective Search法等を用いてもよい。DeepMask法は、同時にクラス分類を行うことも可能である。クラス分類は、画像から抽出されたSIFT特徴量やHOG特徴量等の特徴データ、または画像データそのものを学習する学習アルゴリズムにより分類を行ってもよい。学習アルゴリズムを用いる場合、事前に人物を含む画像を学習させる必要がある。例えば、飛行機が写っている画像と「飛行機」というラベル、犬が映っている画像と「犬」というラベル、人物が映っている画像と「人物」というラベル、等の様に画像の種類とそのラベルを同時に大量に学習アルゴリズムのプログラムに学習させることで、各領域のクラス分類が可能になる。領域抽出により抽出された領域のうち、クラス分類により「人物」と判断された領域が人物領域となる。
【００３０】
(3) 次に、抽出された人物領域から服装の解析が実施される。解析として、ウェディングドレスやカジュアルファッション等と服装を分類する服装カテゴリ分類、または服装のカラーリング抽出が行われる。
服装の分類は、(2)で抽出された人物領域データから、服装の領域抽出と、服装のカテゴリを特定するクラス分類を行う。領域抽出は、上記のDeepMask法やSelective Search法等を用いてもよい。クラス分類は、学習アルゴリズムにより分類を行ってもよい。その場合、事前にウェディングドレスや和服やスーツ等服装の種類ごとにラベリングされた画像を学習させる。または、明るい、カジュアル、シック、あるいは大人っぽい等の直感的な分類でもよい。いずれの場合も、データを分類ごとにラベリングし、学習アルゴリズムにより学習させる。
カラーリング抽出は、人物や服装の領域内の各カラーの出現数をカウントし、上位の出現数のカラーを抽出してもよい。その際、類似のカラーをまとめてカウントしてもよい。また、上位だけでなく、下位のカラーはアクセントカラーとして抽出してもよい。その際に、アクセントカラーの領域や形状を考慮に入れても良い。また、(2)の人物領域の抽出と、服装の分類を同時に行ってもよいし、(2)の人物領域の抽出を省略し、(3)の服装の解析のみでもよい。
【００３１】
(4) 次に、抽出した服装のカラーリングや分類等から、適切なデジタルブーケのカラーデザインが生成される。カラーデザインの生成は、色彩理論・配色技法に基づく方法、エキスパートシステム等のルールベースに基づく方法や、機械学習やディープラーニング等の学習アルゴリズムに基づく方法等が用いられる。上記の色彩理論・配色技法に基づく方法は、色相環上で等間隔の位置にある3色を使うカラースキームである3色配色や、ある色相で統一された多色配色を採用するドミナントカラー配色等を用いてもよい。上記のルールベースに基づく方法は、事前にデザイナーと相談し、(3)で得られた服装のカラーリングや種類毎に生成するカラーリングを、ルールベースで作成してもよい。その場合、例えば、カジュアルな服装なら補色、シックな服装なら同系色等のルールでもよい。上記の学習アルゴリズムに基づく方法は、予め多数の配色パターンを学習させる必要がある。例えば、学習データとして4色の配色パターンを用いる場合、3色を入力し、残りの1色を教師データとする。その様なパターンの組み合わせを繰り返し学習させ、3色入力すると最適な1色を出力する人工知能を用いてもよい。また、予め服装の画像と、それに合うブーケの画像を収集し、上記学習アルゴリズムにより教師学習を行う方法でもよい。学習データである配色パターンは、インターネットの様々なウェブサイトで紹介されている配色パターンを収集してもよいし、デザイン品質の高いウェブサイトや画像の配色パターンを抽出して収集してもよい。また、ブーケとそれを抱えている人物が写っている画像から、ブーケのカラーパターン、服装のカラーパターン、および配色パターンを抽出、および収集してもよい。このアルゴリズムやルールのために必要なプログラムおよびデータが、上記モバイル機器部(202)、またはクラウドサーバ部(204)のメモリに格納されていて、それをＣＰＵが実行する。
【００３２】
(5) 最後に、生成されたカラー情報が、デジタルブーケに内蔵されたLEDに反映される。上記カラー情報は、スマートフォン等のモバイル機器から無線通信を経て、デジタルブーケに内蔵されたLEDモジュールに送信される。上記カラー情報はLED毎のRGB値を含んでおり、カラー情報を受け取ったLEDモジュールはカラー情報に従いLEDのカラーリングを変更する。それにより、デジタルブーケのカラーデザインが変更される。
【００３３】
図5は、図4の(3)服装の解析として、DeepMask法による服装領域抽出を行い、上記抽出された領域からカラーリング抽出を行い、(4)カラーデザイン生成として、配色理論に基づくシステムを、実施形態として採用した場合のフローチャートである。
【００３４】
図6は、図4の(3)服装の解析として、学習アルゴリズムを用いたクラス分類による服装カテゴリ分類を行い、(4)カラーデザイン生成として、エキスパートシステムに基づくカラーリング生成システムを、実施形態として採用した場合のフローチャートである。
【００３５】
図7に、本発明をデジタルフラワーアレンジメントに応用した実施例を示す。スマートフォンやタブレット等のモバイル機器(501)を用い、LED内蔵のデジタルフラワーアレンジメントを設置する空間(502)を撮影する。撮影された画像、あるいは上記空間に関連する情報に基づき、カラーデザインが生成される。上記生成されたカラーデザインが、上記デジタルフラワーアレンジメント(503)のカラーデザインに反映される。
【００３６】
次に、図8のフローチャートを用いて、実施例2のデータの処理手順を説明する。
(1) まず、デジタルフラワーアレンジメントを設置する部屋や空間の画像データが入力される。画像データはモバイル機器等の撮影により生成される。
【００３７】
(2) 次に、上記入力された画像データから、空間デザインの解析が行われる。解析として、空間のカラーリング抽出、または和風や北欧風等とデザインを分類する空間デザイン分類が行われる。上記空間のカラーリング抽出は、画像内の各カラーの出現数をカウントし、上位の出現数のカラーを抽出してもよい。その際、類似のカラーをまとめてカウントしてもよい。また、上位だけでなく、下位のカラーはアクセントカラーとして抽出してもよい。その際に、アクセントカラーの領域や形状を考慮に入れても良い。
クラス分類は、画像から抽出されたSIFT特徴量やHOG特徴量等の特徴データや、画像データそのものを学習する学習アルゴリズムにより分類を行ってもよい。学習は、事前に和風や北欧風デザインの空間の画像を大量に収集し、教師有り学習を行ってもよい。画像の収集は、インターネットの画像検索を使用してもよい。
【００３８】
(3) 次に、上記の解析結果から、適切なデジタルフラワーアレンジメントのカラーデザインが生成される。カラーデザインの生成は、色彩理論・配色技法に基づく方法、エキスパートシステム等のルールベースに基づく方法や、機械学習やディープラーニング等の学習アルゴリズムに基づく方法等が用いられる。上記の色彩理論・配色技法に基づく方法は、色相環上で等間隔の位置にある3色を使うカラースキームである3色配色や、ある色相で統一された多色配色を採用するドミナントカラー配色等を用いてもよい。上記のルールベースに基づく方法は、事前にデザイナーと相談し、(2)で得られた空間のカラーリングや種類毎に生成するカラーリングを、ルールベースで作成してもよい。その場合、例えば、和風デザインなら日本の伝統色、北欧風ならパステルカラー等のルールでもよい。上記の学習アルゴリズムに基づく方法は、予め配色パターンを学習させる。例えば、学習データとして4色の配色パターンを用いる場合、3色を入力し、残りの1色を教師データとする。その様なパターンの組み合わせを繰り返し学習させ、3色入力すると最適な1色を出力する学習アルゴリズムを用いてもよい。また、事前に、多数の空間の画像と、上記空間に合うインテリアの画像と、を大量に収集し、教師学習を行う方法でもよい。
【００３９】
(4) 最後に、生成されたカラー情報が、デジタルフラワーアレンジメントに内蔵されたLEDに反映される。上記カラー情報は、スマートフォン等のモバイル機器から無線通信を経て、デジタルフラワーアレンジメントに内蔵されたLEDモジュールに送信される。上記カラー情報はLED毎のRGB値を含んでおり、上記カラー情報を受信したLEDモジュールは上記カラー情報に従いLEDのカラーリングを変更する。それにより、上記デジタルフラワーアレンジメントのカラーデザインが変更される。
【００４０】
図9は、図4の(3)空間デザイン解析として、学習アルゴリズムを用いたクラス分類による空間デザイン分類を行い、(4)カラーデザイン生成として、エキスパートシステムに基づくカラーリング生成システムを、実施形態として採用した場合のフローチャートである。
【符号の説明】
【００４１】
101 モバイル機器
102 エンドユーザ
103 デジタルブーケ
201 LEDモジュール部
202 モバイル機器部
203 インターネット
204 クラウドサーバ部
205 センサー部
301 LEDモジュール部
302 電源部
303 フラワー装飾部
304 LEDシステム部
305 ベース部
306 フルカラーLED部
307 電流制限素子部
308 スイッチング素子部
309 マイコン部
310 無線通信部
311 電源スイッチ部
501 モバイル機器
502 空間
503 デジタルフラワーアレンジメント
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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