測色計

消費者にとって、色は商品を購入する際の重要な選択基準です。これは、1つの商品に様々なカラーバリエーションが用意されている（例えばPSPや3DSは6色以上のカラーバリエーションが用意されている）ことなどから分かります。消費者が望む商品の色を正確に提供するために、色の正確な管理が望まれています。現在色の管理は色彩計・測色計等の機器を用いて行われています。しかし、測色計などがない個人で色を判断するのは、色の認識などに個人差があったり見る時間帯やその場の照明などにより見え方が違ってきたりします。そこで、自分たちは広く普及されているデジタルカメラ等の撮像機器と人間の脳をコンピュータ上で模倣したニューラルネットワークを用いて色の管理を行えるようにする簡易測色システムの実現を目指す研究を行っています。ニューラルネットワークというのは学習能力を持ち、入力から出力までをブラックボックスとして扱えるため、測色に関する複雑な手順を省いて簡易にすることができるという利点があります。

デジタルカメラなどの撮像機器を用いる問題として色情報の違いがあります。撮像機器から得られる色情報はRGB値というものを使用しています。それに対し測色計などでは数値の差が知覚量の差を表しているL*a*b*値を使用しています。RGB値からL*a*b*値に変換する式は条件などに強く影響を受けるため、汎用的な式がありません。そこで、ニューラルネットワークの処理能力で変換を行おうとしています。本研究ではニューラルネットワークで変換が行えるかの確認や、効率的な変換を行えるようにするにはニューラルネットワークの設定でどれが最適なのかを調べています。