結合交互評價的格子型色織物紋樣優選

吳 洋， 向 軍， 張 寧， 潘如如， 高衛東

(生態紡織教育部重點實驗室(江南大學)， 江蘇 無錫 214122)

隨著生活水平的提高，人們對色織產品的需求逐漸進入更加注重審美體驗的感性消費階段。格子型色織物作為色織產品的重要類別，可通過變換經緯色紗形成視覺效果豐富的圖案形態，所呈現出的節奏與韻律、對比與變化、和諧與統一的視覺美感特征[1]，受到了越來越多消費者的關注和喜愛。由于一直以來，消費者對于產品的感知與評價涉及到復雜的心理因素，充滿模糊和不確定性[2]，而且格子元素種類繁多，設計風格不易把握，所以當前有關此類的研究還是側重對格子美感的感性探討[3-4]和設計特征要素的定性分類與分析[5]。

在少數的定量研究中，Tong等[6]對影響色織格子織物外觀的格型類型和尺寸進行分析運算，通過計算機輔助開發了色織格子織物設計系統，可快速設計出滿足用戶需求的格子織物。王海燕等[7]運用語義差分法對格子圖案色塊面積、線條粗細、色彩對比強弱進行了專家問卷調查并繪制了評價詞匯與之對應的象限分布，能一定程度地反映消費者感性需求和格子特征要素之間的關系。周小溪[8]在不考慮顏色的前提下，對格子圖案的格型設計特征進行分解，運用偏最小二乘法得到了不同美感意象下的格型設計特征組合。在現有的這些研究中，針對的主要是格子型色織物單個或部分設計特征要素，缺乏對全局尤其是顏色這一重要因素的考量，并且對設計特征要素的分類量化依據的是主觀的人工評定，而如何采取科學有效的方法將格子型色織物設計特征要素與人的感性喜好對應起來仍然是目前的一個難題。

本文研究從格子型色織物紋樣設計制作的角度出發，分解量化和提取格子型色織物紋樣的關鍵設計特征要素，并在此基礎上以MatLab為編程工具建立消費者喜好與格子型色織物設計特征要素對應的評價優選動態模型，可更科學直觀地反映消費者喜好與格子型色織物紋樣各設計特征要素之間的關系，以期為設計更符合用戶需求的格子型色織物提供參考。

1 實驗樣本的確定

1.1 特征要素提取

色彩、款式、材質是構成服裝的三大要素[9]，可映射對應格子型色織物紋樣的顏色、格型、組織。由于顏色包含了色相、飽和度、明度3個屬性，而格子型色織物紋樣又是多種色彩的組合，不同顏色組合在一起，對比產生的明暗或深淺程度同樣是影響視覺的重要因素，因此選定顏色種類、飽和度對比、明度對比、格型、組織合計5個類目，并依次標記為A、B、C、D、E作為格子型色織物紋樣的設計特征要素，同時對每個特征要素的屬性進行分解，特征要素的分解和提取如圖1所示。

圖1 格子型色織物紋樣的設計特征要素Fig.1 Design feature elements of plaid yarn-dyed fabric pattern

1.1.1顏色種類的確定與劃分

顏色種類是按照CNCSCOLOR體系選取劃分。CNCSCOLOR是中國紡織信息中心在中國人視覺實驗數據的基礎上，根據心理色差等間距的方法來定位和構建的紡織色彩體系[10]。在CNCSCOLOR體系中，每種顏色都有唯一對應的7位數字編碼，依次表示色相、明度、彩度。圖2示出一色相編號為007的紅色編碼示例。由色彩的7位數字編碼在CNCSCOLOR官網還可查詢染料參考配方和色牢度等數值，非常有利于顏色的表述和復現使用。

圖2 CNCSCOLOR編碼示例Fig.2 CNCSCOLOR encoding example

目前CNCSCOLOR推出該標準體系下1 000種顏色的時尚色卡，可供企業進行色彩設計和溝通管理。本文實驗為方便顏色的表述和計算使用，提取了這1 000種顏色的數字編碼和HSB數值信息，并按照CNCSCOLOR色相環顏色和色相編碼的分布對應關系將這1 000種顏色依次劃分歸類為紅、紅黃、黃、黃綠、綠、藍綠、藍、藍紫、紫、紫紅和無彩色系的黑、白、灰13大類，并用A1～A13對應標記，作為格子型色織物紋樣顏色選用來源和標定依據的實驗色彩數據庫，CNCSCOLOR色相環的顏色和色相編碼劃分對應關系如圖3所示。

圖3 CNCSCOLOR色相環顏色和色相編碼對應圖Fig.3 Hue loop color and hue coding of CNCSCOLOR

1.1.2飽和度對比和明度對比的判斷

飽和度對比劃分成3個等級，級差1～2級為弱對比，3～5級稱為中對比，5級以上為強對比[11]，分別標記為B1、B2、B3。同樣，明度對比也劃分為這3個等級并依次標記為C1、C2、C3。

根據HSB色彩模式將色彩飽和度和明度在1%～100%的范圍分成10個等級，通過提取格子型色織物紋樣中每種顏色的像素點個數求出所有顏色所占百分比，以占比最多的2種顏色為基準，獲取這2種顏色的飽和度和明度數值并確定各自所屬等級，然后分別取其差值，對照判斷即可得到相應的飽和度對比和明度對比等級。

圖5 24幅評價樣本Fig.5 24 pattern samples used for evaluation

1.1.3格型的分類和織物組織的選取

格型依照工藝經驗計量單位和人們視覺感知可分為：小格子、中格子、大格子，分別對應D1、D2、D3，單格間距在0.1～2 cm的范圍統稱小格子，單格間距在2～3 cm范圍的是中格子，大格子則是間距大于3 cm的單格間距[12]。

為將格型大小與紋樣的設計參數對應起來，需計算長度單位與像素點個數之間的轉換比例，設計一款如圖4所示的紋樣，并取得實物小樣。由實物小樣量取1個組織循環的經紗長度為3.8 cm，根據該紋樣的設計參數知1個組織循環的經紗像素點個數為168個，由此得到實際長度與像素點個數之間的轉換比例關系為44像素點/cm。以格子型色織物紋樣中最大的格面為基準，獲取該格面的經緯紗線像素點個數，按照格型劃分標準可知當像素點個數為1～88時對應的是小格型，89～132時對應的是中格型，132以上對應的則是大格型。

圖4 紋樣與實物小樣對比圖Fig.4 Contrast figures of pattern (a) and real sample (b)

對于組織，選取格子型色織物常用的1上1下平紋、1上2下斜紋和2上2下加強斜紋組織，并依次標記為E1、E2、E3。

1.2 實驗樣本構建

實驗樣本包括用于測試者進行交互評價的評價樣本和用于優選的優選紋樣數據庫。邀請紡織工程專業學生使用實驗室自主研發的一款小型色織物模擬設計軟件，一共設計了600幅格子型色織物紋樣，從中選取評價樣本和優選紋樣數據庫。

為保證研究結果的可靠性，選取的評價樣本應涵蓋格子型色織物紋樣25個設計特征要素屬性，同時考慮到用戶因評價樣本過多可能引起的視覺和心理疲勞問題，最終確定了24幅格子型色織物紋樣作為評價樣本(編號為1#～24#)，樣本如圖5所示。

剔除設計紋樣中相似的紋樣圖片，最后篩選出500幅具有代表性的格子型色織物紋樣作為本文實驗的優選紋樣數據庫。評價樣本和優選紋樣數據庫中紋樣的顏色均取自實驗色彩數據庫，組織采用選定的3種。

2 實驗方法與實施

2.1 邀請用戶交互評價

實驗是以計算機呈現紋樣樣本的方式邀請測試者進行紋樣喜好程度的交互評價，評價打分分為5個等級區間，0～20分表示非常不喜歡，20～50分表示比較不喜歡，50分表示一般，50～80分表示比較喜歡，80～100分表示非常喜歡。被試者首先按照格子型色織物紋樣的顏色、格型、組織在心目中所占比重賦予相應的權重值，然后根據個人喜好對紋樣樣本進行交互評價打分，交互評價的GUI界面如圖6所示，每輪展示8幅紋樣樣本。

圖6 交互評價的GUI界面Fig.6 GUI interface for interactive evaluation

根據ISO 6658: 2005《感觀分析 方法論 通用指南》的規定，感觀檢驗的優選評價員的人數20以上即可[7]。本文實驗邀請參加的評價人員一共32人，均為年齡在20～25歲的在校大學生。在被試者正式測試前，都會進行一段預實驗，時長為2～3 min。被試者按照要求對紋樣各設計特征要素賦予權重，并對紋樣進行喜好評分，在熟悉操作和確認認知評價準確后開始正式實驗。

2.2 特征要素喜好度計算

用集合U表示格子型色織物紋樣所包含的設計特征要素，U={A,B,C,D,E}。用戶對格子型色織物紋樣的評價打分反映了對該紋樣整體效果的喜好程度，是所有特征要素同時作用的結果。當用戶對格子型色織物紋樣喜好評價分值為S時，表示對這幅格子型色織物紋樣中所有設計特征要素屬性的喜好度為S，即用戶對集合U中A、B、C、D、E5個設計特征要素的屬性喜好度均為S。考慮到用戶的喜好具有模糊和不確定性，對于同一幅格子型色織物紋樣或含有相同特征要素屬性的格子型色織物紋樣，用戶在實際評價過程中可能會給出不同甚至差異較大的喜好分值，因此采取迭代均值的方式計算用戶對格子型色織物紋樣每個設計要素屬性的喜好度，計算方法如下：

(1)

在用戶評價打分的同時，系統根據式(1)也在不斷計算更新該用戶對紋樣各設計特征要素屬性的喜好度，直至用戶經過3次交互評價，點擊提交結果按鈕為止。此時得到的5個設計特征要素的25個屬性喜好度分值即是該用戶對于格子型色織物紋樣所有設計特征要素屬性的喜好度。

2.3 紋樣數據庫中紋樣喜好度的獲取

系統在獲取用戶對于紋樣所有設計特征要素屬性的喜好度后，開始計算用戶對于優選紋樣數據庫中500幅格子型色織物紋樣每一幅的喜好度。由于格子型色織物紋樣是多種色彩的組合，一幅格子型色織物紋樣至少包含2種顏色，不同顏色的面積分布會直接影響用戶對紋樣的喜好程度，因此在計算用戶對紋樣的喜好度之前，需先根據顏色所占百分比計算出用戶對紋樣顏色種類這個設計特征要素的喜好度。用戶對格子型色織物紋樣所含顏色的喜好度SA計算如式(2)所示。

SA=SA1×P1+SA2×P2+…+SAj×Pj

(2)

式中：Aj表示格子型色織物紋樣第j個顏色屬性；SAj表示顏色屬性Aj對應的喜好度；Pj表示第j個顏色屬性在格子型色織物紋樣中所占百分比。

用戶對于任意一幅紋樣的喜好度，是紋樣中所有設計特征要素屬性喜好度的集合。格子型色織物紋樣的喜好度STS利用式(3)計算得到

STS=(SA+SB+SC)×σ1+SD×σ2+SE×σ3

(3)

式中：SA、SB、SC、SD、SE分別表示用戶對格子型色織物紋樣顏色種類、飽和度對比、明度對比、格型、組織的喜好度；σ1、σ2、σ3分別為用戶對格子型色織物紋樣顏色、格型、組織賦予的權重百分比。

按照式(3)，系統可計算出當前用戶對優選數據庫中每幅格子型色織物紋樣的喜好度，并在用戶點擊優選結果按鈕時優選出前8幅紋樣圖片，用戶根據優選結果進行滿意度反饋評價打分，評價打分同樣分為5個等級區間，0～20分表示非常不滿意，20～50分表示比較不滿意，50分表示一般，50～80分表示比較滿意，80～100分表示非常滿意，用戶完成滿意度評價打分并提交結果后，評價優選過程結束。

3 實驗結果與分析

以一位測試者為例來展示優選系統計算和測試結果。該測試者在完成對24幅紋樣樣本的交互評價后，系統計算出對紋樣各設計特征要素屬性的喜好度，結果如表1所示。可知，在A、B、C、D、E這5個設計特征要素中，A7、A8、A11、A12、B1、C2、D3、E1分值最高，說明該測試者喜歡藍、紫藍、黑、白這類顏色的格子型色織物紋樣，并偏好低飽和度對比、中等明度對比的色彩搭配，對于格型和組織則傾向于采用平紋組織的大格型色織物紋樣。

由該測試者對紋樣各設計特征要素屬性的喜好度分值，系統計算優選紋樣數據庫中每一幅紋樣的喜好度，最后優選出8幅格子型色織物紋樣和該測試者的滿意度評價，結果如圖7所示。由優選結果可看出優選出的均為大格型的色織物紋樣，平紋組織的格子型色織物紋樣一共有6幅，占總優選紋樣的3/4，優選紋樣的色彩主要以藍色系為主，色彩與色彩之間沒有過于強烈的對比，因此整體搭配呈現出暗、淡的柔和感。該測試者對優選的8幅紋樣均給出了不低于50%的滿意度分值，其中對第1、2、3、4、6、8幅這6幅格子型色織物紋樣的滿意度達到了80%以上，特別是第1幅、第2幅、第8幅的滿意度均在90%以上，說明對于該測試者而言，優選系統很好地獲取和優選出了符合該測試者喜好的格子型色織物紋樣，因此對優選結果整體滿意度較高。

根據32位測試者對于優選紋樣的滿意度分值，計算出每位測試者對優選紋樣的平均滿意度，結果如表2所示。可知所有測試者的平均滿意度均在50%以上，并且主要集中在70%～90%分值區域，其中平均滿意度在80%以上的有21人，占到總人數的2/3，說明紋樣整體優選效果良好。

圖7 紋樣優選結果Fig.7 Results of pattern optimization

統計每位測試者滿意度值在80%以上的紋樣件數，結果如表3所示。可看出除8號測試者外，所有測試者對于優選的8幅格子型色織物紋樣至少有4幅滿意度是在80%以上，其中7號、26號、30號、32號測試者對于優選的所有格子型色織物紋樣均給出了80%以上的滿意度分值，對于這4位測試者而言，最終優選出的格子型色織物紋樣與他們的喜好高度契合，因此對優選紋樣都很滿意。而8號測試者經調查詢問發現是由于優選紋樣的色彩搭配沒有亮點，因此對優選結果只有50%的滿意度，但就整體而言，大部分測試者對于優選的格子型色織物紋樣都比較認可，滿意度較高。

表2 測試者的平均滿意度Tab.2 Average satisfaction of tester

表3 測試者高滿意度的紋樣幅數Tab.3 Number of samples of high satisfaction

4 結束語

在格子型色織物紋樣的設計過程中，如何快速獲取消費者個性化的偏好需求并與產品設計要素高度對應一直是設計的難點。本文提取了格子型色織物紋樣關鍵設計特征要素并進行合理分類量化，以交互評價的方式建立了消費者喜好與格子型色織物紋樣設計特征要素對應的評價優選動態模型。由測試者的交互評價可獲取對格子型色織物紋樣各特征要素屬性和紋樣整體效果的喜好度，測試者對于優選紋樣的滿意度評價又可作為用戶反饋，用于下次紋樣設計。測試結果顯示所用實驗方案簡單易行，采用人機交互的方式展示紋樣圖片和采集計算數據，其過程更加科學可靠，更好地輔助設計師快速了解消費者的喜好需求，為格子型色織物紋樣設計提供參考。