基於深度學習和感性工學的產品創新設計之研究

本研究擬提出一種基於卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN)的產品Kansei屬性自動評估和標籤架構及GAN生成對抗網絡模型，以建立產品屬性和樣式之間的關係模型，可以將內容圖像和樣式圖像轉換為新的風格化圖像，以協助設計師進行產品之創新設計。此研究將分三個階段進行：第一階段：深度學習Kansei屬性自動評估框架之建構。第二階段：基於GAN生成對抗網絡模型與Kansei屬性自動評估標籤架構相結合，通過訓練完成樣式傳遞模型，並評估模型可行性。第三階段：以深度學習讓此框架可以自動生成Kansei屬性與新樣式融合的新產品圖樣，供設計師評選。