學位論文

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Subject: search.filters.subject.Data Mining

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    應用資料探勘技術分析台灣特色小鎮之色彩意象
    (2019) 蘇育惟; Su, Yu-Wei
    根據過往研究指出，色彩具有傳達訊息的功能，甚至比文字更容易記憶。城市的色彩意象，多為大眾透過風景、建築、飲食、文化、特產等日常生活所及之事物，再經由學習和經驗，進而產生之色彩連結。因此，城市的色彩意象能表達城市的獨特性及內涵，其所帶來的後續相關應用也更為重要。但目前建立城市色彩意象的方法，多半來自實地田野調查，而後進行校色對比，或是請該城市的居民參與和建構實際之專案，過程中欠缺了自動化的概念。本研究旨在以資料探勘技術分析大眾與城市色彩意象之連結，並將考察及分析過程自動化，研究所產出之結果，可提供於設計及其相關應用做為參考。 本研究以交通部觀光局所選出十大觀光小鎮為主要研究對象，並以日本色彩學家小林重順（Shigenobu Kobayashi）於Color Image Scale中，所提出的城市形容詞作為關鍵字，分別以Word to vector和Google關鍵字搜尋兩種方式，找出城市和形容詞之關聯性，在進行交叉比對作為資料探勘技術的關鍵字以建立城市樣本圖片集，而後以Color-Thief取出顏色並且輔以Color Image Scale作為顏色校正之依據，進而取得自動化色彩組合之結果。研究結果顯示，具有特定特色景點或特產的城市，搭配關鍵形容詞，其城市色彩組合之意象會特別明顯，自動化色彩組合之結果亦符合大眾之滿意程度。
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    運用資料探勘於自動化色彩語意分析之研究
    (2019) 陳佳安; Chen, Chia-An
    電腦科技與資料科學的發展，促使色彩分析方式產生轉變，運用機器學習理論解讀色彩語意。透過跨領域技術整合，將色彩語意分析與實務應用引入更有效率、更低成本的分析方法，為本研究最具價值之處。本研究提出一個全新的色彩語意分析方法，配合網路大數據、卷積神經網路以及改良式中位切割演算法等資料探勘方式，分析詞彙的色彩意象，得出詞彙具體的對應RGB值；再依據調和配色理論，自動產出配色組合。最後透過問卷調查，評估色彩語意分析方法實際應用的可行性。 研究結果顯示，本研究提出之色彩語意分析方法，符合過去文獻與問卷調查之結果，並能找到詞彙對應之色彩趨勢，可省卻心理實驗的時間與人力成本，並且更有彈性。透過將調和配色理論數值化定義，產出之兩組配色應用設計（相似配色、補色配色），不僅能在短時間內產出大量色彩組合，且相較於人們依照直覺的配色，此方法更為客觀。將兩組配色應用設計之色彩組合與配色網站Adobe CC使用者配色比較詞彙之間的符合程度，其中一組符合程度稍差，另一組符合程度則與使用者提出的色彩組合相近，顯示此配色方法雖尚不及人為的配色操作，但仍具有極大發展與進步空間。