貴州苗族服飾色彩意象認知的KCQ-KE模型構建

吳艷華 林麗

摘要： 為了找到契合用戶心理訴求的苗族服飾色彩，將之更好地應用于現代設計，文章提出了貴州苗族服飾色彩意象認知模型構建方法。首先，通過語意差異法（SD法）獲得用戶對于苗族服飾的認知數據源，結合多元尺度分析及聚類分析等方法降維提煉實驗數據，量化表達對苗族服飾色彩的意象認知;其次，基于K均值色彩量化算法，在HSL色彩空間下構建色彩樣本的分群，獲得代表性樣本集;最后，依據數量化I類分析方法建立“色彩—意象”的聯立關系，構建基于色彩的K均值聚類算法和感性工學結合的KCQ-KE模型。通過模型將用戶對苗族服飾的色彩感性意象認知轉換為設計要素，并以苗族圍腰圖片為認知實驗樣本，建立苗族服飾色彩的KCQ-KE模型，同時以“四季”為題材的服裝設計驗證了該模型的可行性。

關鍵詞： 感性工學;色彩量化;苗族服飾;意象認知;色彩聚類

Abstract： In order to find Miao costume colors that fit consumers demands and better apply them to modern design， this paper proposes a way to build a color image cognition model for Miao costumes in Guizhou. First， users cognition data of Miao costumes are obtained through semantic difference（SD） method and the dimensionality is reduced by means of multidimensional scaling and cluster analysis， etc.， in order to extract experimental data and the image cognition of Miao costume colors is quantified. Secondly， based on the K-means color quantization algorithm， color samples are grouped under HSL color space to obtain a representative sample set. Finally， a "color-image" relationship is established according to type I quantitative analysis method， and a KCQ-KE model that combines color-based K-means clustering algorithm and kansei engineering is constructed. Through this model， users color image cognition of Miao costumes is converted into design elements. By taking Miao loincloth pictures as samples for the cognitive experiment， the author establishes a KCQ-KE model for Miao costumes colors. At the same time， the feasibility of this model is verified by designing costumes with the theme of "four seasons".

Key words： kansei engineering; color quantization; Miao costumes; image cognition; color clustering

苗族是一個歷史悠久、有深厚傳統文化和鮮明特色的古老民族，在民族服飾用色上形成了一套自己的獨特系統。服飾色彩不僅承載著這個民族的文化歷史內涵，也是向人們傳達文化的載體。周夢[1]認為苗族的生活習性、歷史文化、宗教信仰等是其在服飾上的色彩選取、運用原則的重要來源。金蕾等[2]從民俗和宗教兩個角度解析黎族服飾色彩內涵，認為其民族服飾色彩具有其民族文化的象征功能，承載著該民族生活、文化及信仰的演變和傳承過程。高星[3]從地理學角度探索了民族服飾色彩的形成和演變過程，試圖找出蘊含在地理環境中的地域文化色彩因素，并以此指導當代服飾設計。此外，也有其他學者從經濟、文化兩方面，對民族服飾色彩的構成機制和色彩的內涵價值進行解析[4-5]。

在色彩的研究中，色彩量化問題是使原始圖像中的復雜顏色依據偏重需要并結合人的視覺效果歸類到較少種類顏色的過程。其中K均值聚類算法是一種原理簡單、易于實現、量化效果較好的聚類算法[6]，它將圖像中所有色彩進行相似性壓縮、替代，然后重新映射到各個集群中，獲得K類最優選擇，從而達到減少圖像中顏色冗余信息的作用，也避免因人工提取而丟失過多色彩信息。服飾色彩量化研究中，陶晨等[7]基于人眼視覺的HSV色彩模型進行服飾色彩主色的識別與量化，并證實該方法的有效性。徐平華等[8]利用K均值聚類法研究了民族服飾的色彩構成，獲得一種客觀、可靠的民族服飾色彩測量方法。

在感性意象研究方面，感性工學（KE）是一門感性與工學相結合的技術，通過定量分析感性意象并運用到設計中去[9]，它為設計師有效剖析用戶色彩偏好提供了科學的理論依據和方法。在產品配色方法研究中，張宗登等[10]基于色彩心理學和感性工學理論，從用戶的色彩意象出發建立一套具有普遍適應性的工程產品配色方法。同時，在服飾色彩研究中，王艷等[11]基于感性工學提出了服飾色彩搭配系統的基本思路，探討色彩理論在服裝設計中的感性化應用方法。在李春鶴等[12]對服飾色彩風格評價研究中，引入感性工學理論及方法獲取用戶的感性意象與顏色的物理性能之間的對應關系。可見，從色彩感性意象中獲取配色方案，會讓設計更為貼近用戶感性需求[13]。

通過民族色彩研究及色彩感性研究兩個方面的梳理可知，針對苗族服飾色彩的研究較少從用戶心理訴求的角度出發，而色彩感性的研究缺乏對色彩HSL空間的量化，造成主觀性較強的問題。此外，在針對服飾色彩的量化及意象研究中，尚無基于具體服飾色彩量化基礎上對代表性樣本篩選的考慮。為此，本文以感性工學理論為基礎，結合圖像分析技術，構建一種基于色彩HSL空間量化的KCQ-KE模型，為設計師在進行少數民族相關產品設計時的色彩選擇提供幫助和指導。

1 研究方法

為了更好地定位用戶的色彩意象，運用SD法收集意象詞匯，使用多元尺度分析和系統聚類法構建代表意象詞集;基于K均值聚類算法獲得樣本圖片色彩比例和主色提取，綜合使用系統聚類建立代表性樣本空間;通過回歸分析法獲得色彩群對應的意象特征，建立苗族服飾色彩與感性意象關系模型。具體研究流程分為五個部分（圖1）：1）樣本圖片收集與樣本初步篩選;2）意象詞相似度分析及代表性意象集建立;3）基于KCQ的樣本主色調提取及代表樣本集建立;4）分別分析樣本及意象詞的聚類關系;5）要素類目分析、KCQ-KE模型的構建及驗證。

1.1 意象詞收集與篩選

在進行產品設計過程中，產品色彩方案是否成功，關鍵在于色彩的設計、搭配方案引發的意象情感是否符合用戶意象情感期望。本文通過對苗族服飾色彩意象研究，試圖把握用戶的心理需求和內心喜好，用于指導和輔助設計師設計出更符合用戶需求的產品。

1.1.1 意象詞匯收集與篩選

由于互聯網用戶與苗族人民之間文化背景存在一定程度上的差異，易導致線上與線下收集的意象詞匯差異較大，因此同時采用線上與線下兩種方式獲取意象詞匯，來降低文化差異導致的意象詞匯差異，增強意象詞匯的代表性。

線上提取是通過對相關雜志、期刊、書籍、網絡視頻、購物網站及過往同領域研究內容等進行查閱;同時配合網絡問卷對部分用戶進行調查，向用戶展示苗族服飾圖片，隨后要求被試者基于自身過往經歷、經驗對苗族服飾制品的色彩進行意象描述。

線下收集是到苗族刺繡廠、苗族服飾制品店鋪，對部分普通用戶及當地繡娘、繡工進行訪談來收集意象語義詞。

1.1.2 意象詞初步篩選及分群

第一步：意象詞初步篩選。使用網絡問卷軟件制作問卷，被試者結合自身實際經歷，勾選認為最符合對苗族服飾色彩描述的意象詞，也可自行補充形容詞。

篩選條件：1）心理學統計中通常將發生概率小于5%的事件定義為小概率事件[14]，小概率詞匯通常帶有一定的特定個人偏向。故而，通過被試者在整體詞匯中選擇有限個數的代表性詞匯，分析被試者對所有詞匯的勾選頻率，從而將被勾選頻率小于或等于5%的詞匯從整體詞匯中篩選掉，排除不常用意象詞。2）將意象詞被勾選的次數進行統計，選取勾選次數大于1/4（25.0%）的意象詞進行后續實驗。初步篩選獲得n個符合條件的詞語。

第二步：意象詞匯分群。實驗過程中要求被試者根據上述所提供的n個詞匯，結合自身實際生活的經驗，將其中意思相近的詞匯分到同一組，每組所分得的詞匯個數不限。對n×n 的相似矩陣進行二維至六維的多元尺度法展開分析，使用多元尺度分析法是為了將各個意象詞的數據盡可能保留原始數據的完整性并且轉換為多維空間分布，從而使數據更加清晰、直觀。最后，采用系統聚類分析法將初步篩選獲得的n個詞匯進行聚類并分析選出各個群組中最具代表的詞匯，以此得到合適數量的代表性意象詞。

1.2 苗族樣本色彩分析及加工

為了降低人工圖像色彩提取過程中因研究者主觀因素造成的誤差，本文采用圖像分析法進行苗族服飾色彩的提取和色值分析。實驗分為樣本群篩選和樣本加工兩部分。

1.2.1 服飾樣本群篩選

收集貴州省各地苗族服飾中“圍裙”的圖片。為了降低被試者的視覺疲勞且有效保證Matlab色彩分析結果的可靠性，應選擇適當的實驗樣本數并保證樣本圖片的清晰度。最后由兩位專家小組成員（專業苗族服飾研究者和繡娘）補充、交流挑選出具有代表性樣本。

1.2.2 樣本加工

完成服飾樣本的圖像采集和尺寸大小的裁剪工作后，根據圖2所示的流程，通過Matlab編程實現服飾樣本。實驗步驟有：1）樣本色彩比例圖生成;2）主色調冷暖分析;3）基于KCQ的樣本色彩提取分析;4）基于HSL色彩空間的主色調轉換;5）樣本分群。

第一步：編寫代碼后運行獲得色彩比例圖。第二步：根據比例圖將冷、暖色調占比數值累加，對樣本整體色調進行判斷。第三步：本部分中運用的K均值聚類色彩量化算法（KCQ）是一種較為常用的動態迭代型算法。在以往研究中發現[15]，基于K均值聚類的色彩量化方法比傳統色彩聚類量化方法在量化效果和執行時間上更具有效性。其中色彩提取過程中，需要輸入擬提取色彩的樣本源圖片、色彩數和初始聚類中心三種數據。第四步：將RGB模式的色彩圖像轉換到HSL色彩空間來提高色彩參數的提取與分析效果，這樣更加有利于服飾色彩的計算與分析。其中色彩空間即為可用數值描述的各類數學模型，常見的如RGB、CMYK等面向硬件設備的彩色模型，以及HSV、HSL等面向視覺感知的彩色模型[16]。HSL即色相、飽和度、明度三個通道的顏色，這個標準幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，是目前運用最廣的顏色系統之一。此外，色相參數與飽和度、明度參數相分離，能夠避免樣本圖像的環境光對圖像色彩參數提取的影響。RGB色彩空間轉換HSL色彩空間公式為[17]：

式中：r、g、b分別是一個顏色的紅、綠和藍參數，取0～255的整數;max表示r、g、b中的最大值，min為最小值。H、S、L是顏色在HSL色彩空間中的三個參數值，H∈[0，360）是角度的色相角，S、L∈[0，1]是飽和度和亮度。

第五步：經過第三步的色調判定后，在各個主色調中選擇主要色彩進行色彩空間轉換，隨后運用系統聚類分析進行分群。

1.3 色彩影響要素實驗分析

根據HSL色彩空間系統并結合苗族服飾色彩特點，將HSL三種參數要素轉化成三個項目、六個類目，每一個類目定義如表1所示。

1.4 意象認知模型的建立

為了了解每組感性意象和色彩組成要素之間的數量關系，本文運用數量化I類分析方式得到各感性意象與色彩組成要素之間的類目得分，從中建立色彩組成要素與感性意象語意的關聯方程。

代表性樣本經過數量化I類分析，并依據樣本色彩組成要素與感性意象的類目得分，得到樣本色彩要素與感性意象的映射關系。“色彩—意象”聯立方程可表示為：

式中：Yi為樣本色彩的第i個感性意象語意的得分;v為色彩項目的數量;j為色彩項目中的類目數量;ainm為第i個感性意象第n個色彩項目中第m個類目的得分;Xnm為該樣本在第n個色彩項目中第m項的得分（0或者1），且∑jm=1Xjm=1。其中，類目分值大小說明該項目解釋感性意象的高低程度，類目得分既有正值又有負值，正值代表正向的意象，而負值代表對應的負向意象。

1.5 結論解析

通過本次評價模型，可以實現從色彩到意象正向和逆向的推理。基于本文研究結果正、逆向推理過程如下：

正向推理：設計師給定服飾色彩圖，分析其意象特征，判斷設計方案是否滿足用戶需求或設計目標。具體做法是首先通過Matlab分析獲得色彩值并進行色彩空間轉值;其次根據顏色的色彩組成要素整理出該樣本在色彩各項目得分ainm;最后通過式（4）求解得出該樣本的各個感性意象得分，得分最高者最有可能是反映該樣本整體色彩的感性意象。

逆向推理：給定用戶預期感性意象需求，分析其意象特征，推導出符合該意象特征的服飾色彩配色。具體做法是首先對給出的特定意象特征進行歸類，將其通過近義詞等方式轉換為已知第Y類感性意象詞組中的第k個意象詞;其次構建不等式Yk>yn（k≠n），求解獲得若干組Xnm的取值，即得出該意象特征的服飾色彩應具有的特征。

2 實例應用

2.1 分 析

本文以貴州省苗族服飾色彩設計為例，對本模型進行闡述，其中本文的被試者職業、年齡分布如表2所示。意象詞收集通過線上、線下組合方式獲得與本文研究較為相關的98個意象詞。隨后對40名被者試進行問卷調查，依據初步篩選原則獲得30個符合條件的詞語，結果如表3所示。

在意象詞分群實驗中，被試群體由32名貴州大學的在校學生組成，其中18名服裝設計專業學生，14名工業設計專業學生，且被試者均有購買或參與設計苗族服飾制品經歷。將意象詞大致分為6～10個群，運用李克特量表制作問卷，被試者對30個意象詞進行兩兩相似度評分，統計平均分值列出30×30的相似矩陣。基于系統分析法得到聚類樹狀示意（圖3），綜合考慮得出：30個意象詞分成5群。基于多元尺度法對相似矩陣展開二維至六維的數據分析，其中SPSS輸出本實驗數據Stress=0.070 12，RSQ=0.959 00，擬合度為優。根據歐式距離模型取各組群中心點最近者為該群代表，最終選定的5個代表性感性意象語匯，分別為大方的、傳統的、個性的、質樸的、繁復的，結果如表4所示。

在樣本加工及代表性樣本選定過程中，收集貴州省各地苗族“圍裙”的服飾圖片65張。專家小組補充、交流挑選出具有代表性樣本25張，如圖4所示。

對代表性樣本進行處理，具體步驟如下：

第一，使用Matlab編程實現單個樣本圖片的RGB色彩比例識別，例如圖5為樣本1的色彩比例圖，以此類推獲得25個樣本的色彩比例圖。

第二，利用Matlab完成色彩空間轉換與色彩比例分析。其中本次實驗取值k=16，獲取16種主要色彩進行冷、暖色比例計算（表5）。

第三，色彩空間轉換。單個樣本16種顏色中各取比例最高的兩種進行色彩空間的轉換，即RGB色彩空間轉換至HSL色彩空間，結果如表6所示。

第四，主要代表性樣本選擇。根據第三步所得數據，運用SPSS數理統計軟件中的系統聚類分析進行分群，并依據聚類分析樹狀示意（圖6）分為7組，如表7所示。

為了客觀進行最后的意象評價實驗，根據上述色彩影響要素分析所得項目和類目數量，本階段至少需要選取2×4=8個樣本，隨機從7組分類中選取15個樣本作為本階段實驗樣本。進行色彩要素分析得出結果如表8所示，即為15個樣本的色彩要素編碼表。表8中數據“1”代表該樣本具有該項目中該類目的屬性，數據“0”代表該樣本無項目中該類目的屬性，從而人對樣本的定性描述轉化成為可以被處理的定量描述。

35名被試者對15個樣本五個感性意象語意打分，整理計算評分均值得到各樣本的感性意象評估值（表9）。

15個代表性樣本經過數量化Ⅰ類分析，得到樣本色彩組成要素與感性意象的類目得分，組成樣本色彩要素與感性意象語意關聯表，如表10所示。

對實驗結果表11進行解析，例如對“大方的”（y1）意象貢獻率最高的色彩要素為亮度（范圍值為2.191），色調貢獻率最低（范圍值為0.316），由此得出“大方的”意象得分最高的組合為暖色調（0.311）+高飽和度（1.313）+高亮度（1167）。并分析出對色彩意象的影響程度為：亮度>飽和度>色調。

2.2 基于模型的設計實踐

為了驗證該模型對設計的輔助有效性，基于KCQ-KE模型展開服裝設計。設計流程如下：

第一步意象詞歸類。本次設計以四季為主題，風格意象定位為“傳統的、別致的、豐富的”，即Y1、Y2、Y3。

第二步設計分析。首先，分析本次設計主題特征并定義主題含義，即“春——百花齊放”“夏——綠樹成蔭”“秋——秋風蕭瑟”“冬——凌寒獨放”且;其次，風格定位的意象詞帶入KCQ-KE模型中，意象詞歸類得到Y1=y1、Y2=y3、Y3=y5;最后獲得色彩要素類目得分及色彩意象的影響程度順序，如表11所示。

第三步米袋方案設計。根據苗族特色圖案與色彩設計要素組合結果，獲得裝飾圖案（圖7），最終進行服裝的創新設計（圖8）。

本次服裝、圖案及配色設計，從“四季”獲得靈感，配色運用結合用戶預期風格意象定位，再從四季中獲取原色進行變化和組合，使設計整體風格更富有貼近自然之氣;工藝上，苗族傳統圖案和刺繡工藝組合，使設計賦有苗族設計的傳統韻味。本次服裝設計實踐，在色彩運用上從用戶心理感受出發，深挖意象詞背后的色彩，減少了設計的盲目性，巧妙運用色彩賦予人的心里感受，為設計增添了創新性和大眾感。

3 結 語

本文首先對苗族服飾色彩圖進行色彩轉換與參數提取，通過層次聚類進行色彩量化，以感性工學為理論基礎，將感性意象進行參數化表達，分析用戶意象認知與苗族服飾色彩之間的關系，建立KCQ-KE模型。基于模型為設計師在進行產品、服飾等設計時提供一定參考，有助于設計師準確、便捷、客觀地把握服飾色彩構成方式，減少方案優化時間，提高設計效率。當前由于人力、技術等因素的局限，本文在樣本色彩豐富度方面尚存在不足，因此對設計的指導意義較為有限。

參考文獻：

[1]周夢. 少數民族傳統服飾傳承的現狀與出路淺析：以貴州少數民族服飾為例[J]. 中央民族大學學報（哲學社會科學版）， 2013， 40（5）： 146-151.

ZHOU Meng. Analysis of the status quo of and the way-out for inheriting traditional dress and adornment of ethnic minorities： taking ethnic dress and adornment of Guizhou province as an example[J]. Journal of Minzu University of China（Philosophy and Social Sciences Edition）， 2013， 40（5）： 146-151.

[2]金蕾， 陳建偉. 黎族傳統服飾的色彩內涵解讀[J]. 紡織學報， 2015， 36（10）： 140-144.

JIN Lei， CHEN Jianwei. Interpretation on color symbol of Li nationality traditional clothing[J]. Journal of Textile Research， 2015， 36（10）： 140-144.

[3]高星. 民族服飾色彩的地理文化透視[D]. 武漢： 湖北美術學院， 2007.

GAO Xing. The Geographical Cultural Perspective of the Color of National Costume[D]. Wuhan： Hubei Institute of Fine Arts， 2007.

[4]王貴. 論服飾色彩文化中的尊卑觀念[J]. 求索， 2015（2）： 169-173.

WANG Gui. On the concept of respecting and inferiority in the clothing color culture[J]. Seeker， 2015（2）： 169-173.

[5]王革非. 我國少數民族女性嫁衣研究（上）： 做工與色彩[J]. 紡織導報， 2015（8）： 96-98.

WANG Gefei. A study on female wedding dress of Chinese minority nationalities（part 1）： the workmanship and colors[J]. China Textile Leader， 2015（8）： 96-98.

[6]凌玲. 彩色圖象量化方法的研究[J]. 華南理工大學學報（自然科學版）， 2000（1）： 82-86.

LING Lin. Research on color image quantization methods[J]. Journal of South China University of Technology（Natural Science）， 2000（1）： 82-86.

[7]陶晨， 段亞峰， 印梅芬. 基于HSV的服裝色彩特征數量化方法研究[J]. 絲綢， 2015， 52（6）： 22-26.

TAO Chen， DUAN Yafeng， YIN Meifen. Research on HSV based on

quantification of apparel color features[J]. Journal of Silk， 2015， 52（6）： 22-26.

[8]徐平華， 冒海琳， 張玉杰， 等. 民族服飾色彩構成分析方法研究[J]. 絲綢， 2019， 56（3）： 24-29.

XU Pinghua， MAO Hailin， ZHANG Yujie， et al. Study on analysis method for color composition of ethnic costumes[J]. Journal of Silk， 2019， 56（3）： 24-29.

[9]林麗. 基于KE的產品情感意象多維變量表達模型構建及評價[D]. 南京： 東南大學， 2012.

LIN Li. The Construction and Evaluation of the Multi-Dimensional Variables Model of Products Emotional Image based on the KE[D]. Nanjing： Southeast University， 2012.

[10]張宗登， 張紅穎. 基于色彩意象的工程裝備產品外觀配色設計研究[J]. 圖學學報， 2016， 37（5）： 681-687.

ZHANG Zongdeng， ZHANG Hongying. Research of coating design of construction machinery based on color image[J]. Journal of Graphics， 2016， 37（5）： 681-687.

[11]王艷， 侯倩. 基于感性工學的服裝色彩搭配系統規劃分析[J]. 河南科技， 2014（17）： 242-243.

WANG Yan， HOU Qian. Journal of Henan science and technology[J]. Journal of Henan Science and Technology， 2014（17）： 242-243.

[12]李春鶴， 劉雁. 感性工學及其在服裝風格評價中的應用[J]. 天津紡織科技， 2012（2）： 28-30.

LI Chunhe， LIU Yan. Perceptual engineering and its application in apparel style evaluation[J]. Tianjin Textile Science & Technology， 2012（2）： 28-30.

[13]林晨曄. 基于感性工學的定量化色彩趨勢研究[J]. 包裝工程， 2015， 36（18）： 70-73.

LIN Chenye. Quantitative color trends based on kansei engineering[J]. Packaging Engineering， 2015， 36（18）： 70-73.

[14]賈君君. 基于絲織物色彩的視覺認知評價[D]. 蘇州： 蘇州大學， 2016.

JIA Junjun. Visual Cognitive Evaluation Based on Silk Fabric Color[D]. Suzhou： Soochow University， 2016.

[15]姜月秋， 牛碩， 高宏偉. 一種新的基于K均值聚類的色彩量化算法研究[J]. 計算機科學. 2012， 39（S3）： 375-377.

JIANG Yueqiu， NIU Shuo， GAO Hongwei. New color quantization algorithm based on K-means clustering[J]. Computer Science， 2012， 39（S3）： 375-377.

[16]SONG J W， SONG J M， HU G S， et al. Visualization of the Color Family Order System[M]. Berlin： Springer Berlin Heidelberg， 2016.

[17]張黎力， 袁心強. 基于HSL顏色空間模型的綠色翡翠顏色分級技術[J]. 科學技術與工程， 2017， 17（26）： 268-273.

ZHANG Lili， YUAN Xinqiang. Green jade color grading technology based on HSL color space model[J]. Science Technology and Engineering， 2017， 17（26）： 268-273.