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{{ $t("message.AD_EXPIRE_DATE") }}2024年03月
文献
J-GLOBAL ID:201802261175705645   整理番号:18A1497051

インタラクティブシステムとソフトウェア ヒューマンコンピュテーションによるパラメタ空間解析を用いた視覚デザイン探索

Visual Design Exploration with Crowd-Powered Parameter Analysis.
著者 (3件):
資料名:
巻: 33  号:ページ: 63-77(J-STAGE)  発行年: 2016年 
JST資料番号: Y0628A  ISSN: 0289-6540  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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視覚的なデジタルコンテンツの編集,例えば写真の色補正などにおいて,パラメタ調整は最も基本的な作業の1つであるが,特に調整すべきパラメタが多数ある場合には,デザイン空間,すなわちパラメタ空間を探索することに多くの時間と労力が必要となる。このようなパラメタ調整に基づく視覚デザインの探索を支援するため,本論文ではまず,パラメタ空間を解析することでデザインの「良し悪し」の空間分布を推定する手法を提案する。この推定はクラウドソーシングを用いたヒューマンコンピュテーションによって生成されるデータをもとに行われ,この推定の結果,ユーザはgoodness functionと呼ばれる,パラメタ空間中の任意のデザインに対してその「良し悪し」の程度を計算する関数を得ることができる。本論文では更に,そのようにして得られるgoodness functionを利用した視覚デザイン探索支援のための2つの新しいユーザインタフェースを提案する。(1)Smart Suggestionは比較的「良い」デザインを選択的に提示する機能である。(2)VisOpt Sliderは「良し悪し」の分布を対話的に可視化(Vis:visualization)する機能を有するスライダであり,更にユーザが値を編集している最中により「良い」パラメタへと対話的に最適化(Opt:optimization)する機能も有する。また,本論文では提案手法を4つの異なるデザイン領域に適用した結果も報告する。(著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (1件):
分類
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人間機械系 

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