【摘要】：目的使用深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)情感化設(shè)計,滿足用戶個性化的情感需求,加速傳統(tǒng)設(shè)計過程,提升用戶體驗。方法研究深度學(xué)習(xí)中可用于情感化設(shè)計的算法,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)實現(xiàn)名畫復(fù)制品的個性化自動生成;抓取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),使用LSTM模型挖掘用戶真實需求,進行當(dāng)前流行游戲的周邊產(chǎn)品設(shè)計;以張裕葡萄酒莊旅游紀念品設(shè)計為例,使用深度學(xué)習(xí)基于用戶個人信息和行為數(shù)據(jù)推薦個性化的葡萄酒包裝。結(jié)論基于CNN的名畫復(fù)制品的個性化生成豐富了圖像的可修改空間,滿足了用戶個性化的情感訴求;基于LSTM的用戶需求分析高效和準確地反映了用戶的真實需求,加速了傳統(tǒng)用戶調(diào)研過程;基于深度學(xué)習(xí)的旅游紀念品個性化設(shè)計進一步提升了用戶體驗。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于情感化設(shè)計有利于挖掘用戶內(nèi)心的真實需求,節(jié)省人力物力,滿足用戶情感訴求和提升用戶體驗,進一步為設(shè)計學(xué)與計算機科學(xué)的交叉提供了有效方法。
[Abstract]:Objective to realize the emotional design with deep learning, to meet the individual emotional needs of users, to accelerate the traditional design process and to improve the user experience. Methods the algorithm for emotional design in deep learning was studied. The personalized automatic generation of famous painting replicas was realized by using convolution neural network (CNN), and the real needs of users were mined by using LSTM model, grabbing the Internet data and using LSTM model. Design the peripheral products of the current popular game, take Changyu winery tourism souvenir design as an example, use in-depth learning to recommend personalized wine packaging based on user's personal information and behavior data. Conclusion the personalized generation of famous painting replicas based on CNN enriches the image modifiable space and satisfies the emotional appeal of users, and the analysis of user needs based on LSTM reflects the real needs of users efficiently and accurately. The traditional user research process is accelerated, and the personalized design of tourist souvenirs based on deep learning further improves the user experience. The application of deep learning to emotional design is helpful to excavate the real needs of users, save manpower and material resources, satisfy the emotional demands of users and improve user experience, which provides an effective method for the intersection of design and computer science.
【作者單位】： 北京科技大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61602033) 北京市科技計劃項目(Z171100001217009) 北京市社會科學(xué)基金(16YTC027) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助(FRF-TP-15-027A1)
【分類號】：TB472

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本文編號：2120222