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    SUV汽車前臉造型相似性認(rèn)知研究

    2020-11-30 09:14:45石卉劉春榮
    工業(yè)設(shè)計(jì) 2020年10期
    關(guān)鍵詞:相似性汽車

    石卉 劉春榮

    關(guān)鍵詞:SUV 汽車;汽車前臉造型;相似性 ;造型認(rèn)知

    1 理論研究現(xiàn)狀

    汽車前臉好比人的臉,是整體形象中最重要的部分??慈藭r(shí)通常關(guān)注人臉,看一輛汽車時(shí),也通常會(huì)將注意力放到汽車前臉上,汽車前臉是汽車造型的重要部分。趙磊使用眼動(dòng)儀技術(shù)提取轎車前臉的關(guān)鍵造型特征,建立了感性偏好與意象詞之間的關(guān)系模型和感性偏好與設(shè)計(jì)變量之間的模型[1] 。陶凱通過大量的數(shù)值實(shí)驗(yàn)和誤差統(tǒng)計(jì),證明了通過深度學(xué)習(xí)的方法,完全可以高效準(zhǔn)確地完成基于汽車前視圖的汽車前臉特征提取和二維線框模型的自動(dòng)重建[2]?;菸撵o對(duì)銷量前三的SUV 汽車造型進(jìn)行深入的特征分析提取和總結(jié),提出汽車造型設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)在滿足消費(fèi)者體驗(yàn)的前提下,可以融入更多的中國(guó)傳統(tǒng)文化元素[3]。

    2 研究方法

    眼睛是心靈的窗戶,我們通過眼睛認(rèn)識(shí)和感受世界萬物,視覺在人類感知中占重要作用。因此,對(duì)汽車外觀的欣賞評(píng)價(jià)與直觀感受主要來源于視知覺[4]。本文研究中,也主要研究用戶在視覺上對(duì)SUV 前臉的造型相似性認(rèn)知。在調(diào)研用戶對(duì)SUV 汽車前臉造型視覺相似性時(shí)主要用到聚類分析法,在分析調(diào)研數(shù)據(jù)時(shí)主要用到多維尺度分析法。

    2.1 聚類分析

    聚類分析,顧名思義是一種物以類聚的分析方法。聚類是一種重要的人類行為,其目標(biāo)是將收集數(shù)據(jù)按照相似性來分類。聚類分析從簡(jiǎn)單的物以類聚在統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域發(fā)展起來,成為一種系統(tǒng)的研究方法,這種方法被廣泛運(yùn)用到數(shù)據(jù)分析的各個(gè)領(lǐng)域。

    聚類分析是一種帶有主觀性的分析,也是一種探索性的分析,因此,通常沒有分類標(biāo)準(zhǔn),不同的被試對(duì)象給出的分析結(jié)果也會(huì)有所不同。 聚類分析常用于相似性分析,是按照分析對(duì)象的特征,根據(jù)物以類聚的原則,將分析對(duì)象進(jìn)行分類的一種分析方法。通過聚類分析,可以將有較高相似性的分析對(duì)象分到同組,差異較大的分析對(duì)象分到不同組。

    2.2 多維尺度分析

    多維尺度分析主要是通過對(duì)象間的距離來分析他們之間的相似性。在多維尺度分析圖中,分析對(duì)象呈點(diǎn)狀分布,高相似性的對(duì)象會(huì)聚在一起,相差大的對(duì)象則距離較遠(yuǎn)。多維尺度分析也常用于研究消費(fèi)者的知覺和偏好。

    3 研究?jī)?nèi)容及結(jié)論

    本文研究中,運(yùn)用聚類分析法對(duì)樣本的相似性進(jìn)行調(diào)研,然后將調(diào)研數(shù)據(jù)運(yùn)用多維尺度分析法做成多維尺度散點(diǎn)圖,再將樣本圖片按照散點(diǎn)圖位置擺放來進(jìn)行研究分析。

    3.1 SUV 前臉造型相似性研究

    3.1.1 取樣

    為了讓調(diào)研更為全面,對(duì)樣本的數(shù)量要求比較大,我們選取了汽車之家網(wǎng)站上能夠查到的在售SUV 圖片,再對(duì)這些圖片進(jìn)行篩選,去除同樣造型的圖片最后得到的樣本有146 個(gè)。

    這次調(diào)研是針對(duì)SUV 前臉造型,想了解用戶對(duì)SUV 前臉的哪些造型特征更為敏感,更容易識(shí)別。為了減少圖片中SUV 前臉的品牌標(biāo)識(shí)特征和色彩對(duì)被試者的干擾,將圖片都做了處理,使樣本圖片中車身的顏色都變成淺灰色或者深灰色,用圖片處理軟件抹掉品牌標(biāo)志,讓被試者能專注于造型形態(tài)本身。

    3.1.2 調(diào)研

    在調(diào)研中,被試者需要依據(jù)相似性將146 個(gè)樣本分為兩份,得到1/2 的兩組樣本A 組和B 組,然后分別將這兩租1/2 的樣本依據(jù)其相似性分為兩份,得到四個(gè)1/4 樣本組:Aa、Ab、Ba、Bb ;然后再將這4 份1/4 樣本組分別依據(jù)其相似性分為兩份,得到八個(gè)1/8 樣本組:Aa1、Aa2、Ab1、Ab2、Ba1、Ba2、Bb1、Bb2。調(diào)研人員需記錄好哪些樣本同屬于一個(gè)1/8 樣本組,哪兩個(gè)1/8 樣本組同屬于一個(gè)1/4 樣本組,哪兩個(gè)1/4 樣本組同屬于一個(gè)1/2 樣本組。

    在調(diào)研時(shí),只要求被試者根據(jù)自己的感覺,依據(jù)相似性對(duì)SUV 前臉造型圖片樣本組進(jìn)行分類,不用提醒被試者要按照什么規(guī)則來分類,這樣才能得出被試者自己對(duì)SUV 前臉造型的認(rèn)知,得出被試者認(rèn)為在造型中比較重要比較突出的因素。

    本文研究中一共完成了35 份調(diào)研,被試對(duì)象年齡在20 周歲~ 45 周歲之間,以首次購車或者替換購車人群為主,其中70% 的被試對(duì)象為汽車行業(yè)工程、項(xiàng)目、研發(fā)、銷售人員,對(duì)汽車都較為熟悉。

    3.1.3 分析

    依據(jù)調(diào)研得到的SUV 前臉樣本相似性結(jié)果,如果兩個(gè)樣本不屬于同一個(gè)1/2 樣本組,則這兩個(gè)樣本的相似度定義為0,如果兩個(gè)樣本屬于同一個(gè)1/2 樣本組,則這兩個(gè)樣本的相似度定義為0.25,如果兩個(gè)樣本屬于同一個(gè)1/4 樣本組,則這兩個(gè)樣本的相似度定義為0.5,如果兩個(gè)樣本屬于同一個(gè)1/8 樣本組,則這兩個(gè)樣本的相似度定義為0.75。每個(gè)被試者的結(jié)果分別列一個(gè)146×146 的表格,在表格下三角區(qū)域輸入對(duì)應(yīng)的兩個(gè)樣本相似度。

    最后再將每個(gè)被試結(jié)果的146×146 表格求均值,得出聚類分析調(diào)研結(jié)果表格。再將均值表格導(dǎo)入SYSTAT 軟件進(jìn)行多維尺度分析,得出多維尺度分析圖(如圖1)。在這個(gè)圖中,間距近的是相似度高的,間距遠(yuǎn)的是相似度低的。多維尺度分析圖是一種心理認(rèn)知圖,能反應(yīng)出消費(fèi)者(被試)群體對(duì)這些造型的一種心理認(rèn)知和判斷[5]。

    按照?qǐng)D表位置從上到下和從左到右的順序,將樣本列出,應(yīng)該能夠得出一些線索,這些從上到下,從左到右的樣本某些形態(tài)特征在加強(qiáng),某些形態(tài)特征在減弱,而這個(gè)區(qū)別,就是我們想要得到的,用戶對(duì)SUV 前臉形態(tài)特征的敏感度,是用戶對(duì)造型的認(rèn)知。

    3.2 SUV 前臉造型相似性研究結(jié)果討論

    根據(jù)多維尺度分析結(jié)果散點(diǎn)圖上的0 點(diǎn)位置,沿著水平和垂直方向做兩條直線為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。便于進(jìn)一步分析造型特征相似性的關(guān)系。將序號(hào)對(duì)應(yīng)的圖片放到對(duì)應(yīng)點(diǎn)的位置,得到了分析結(jié)果圖形(以下簡(jiǎn)稱結(jié)果圖),如圖2 所示。

    分析結(jié)果圖時(shí),主要分析SUV 前臉造型的一些重要特征線在結(jié)果圖各個(gè)方向和區(qū)域存在的變化趨勢(shì)。特征在英文中是“Feature” 或“Character”,主要是指形態(tài)特征或顯著的部分(Any of the distinct parts of),可以說是作為標(biāo)志性的、區(qū)別性的、可辨識(shí)的顯著形態(tài)特點(diǎn)[6]。分析中對(duì)汽車造型特征的識(shí)別參考Chairlie 以造型設(shè)計(jì)思維順序角度提出的五個(gè)層次類別:輪廓線、窗線、車身型面造型特征,圖形特征和其他可見細(xì)節(jié)線對(duì)汽車造型特征進(jìn)行劃分[7]。 雖然造型特征包含點(diǎn)、線、面,但是點(diǎn)過于瑣碎,而面過于復(fù)雜,因此 ,線在對(duì)造型特征的表示中,比點(diǎn)和面都更有優(yōu)勢(shì)[8]。

    從圖片結(jié)果圖來看,能看出SUV 前臉的某些特征隨著某一方向有加強(qiáng)或者減弱的趨勢(shì),還有某些特征在某個(gè)象限比集中,而在其他象限分布比較少。

    3.2.1 大燈與格柵的關(guān)系特征

    在結(jié)果圖橫坐標(biāo)方向, 從左到右的汽車圖片中,大燈與格柵的關(guān)系有比較明顯的差異。根據(jù)完型心理學(xué)中的接近律,某些在時(shí)間或空間上距離接近的部分,容易組成一個(gè)整體。左側(cè)的汽車大燈與格柵的造型相對(duì)獨(dú)立,或有明顯的分隔。越往右邊,汽車圖片中大燈與格柵分隔越小,越趨向于連成一體。

    圖3 是沿著橫坐標(biāo)從左往右選取幾張汽車圖片,將大燈和格柵造型特征線條提取出來,左邊兩個(gè)汽車造型中,大燈與格柵大小差異大,而且之間還有車身鈑金、保險(xiǎn)杠或格柵邊框明顯地隔開,大燈與格柵造型相對(duì)獨(dú)立。而最右邊兩個(gè)汽車造型中,大燈與格柵在高度方向上的大小是差不多的,而且格柵與大燈之間沒有明顯的隔斷,更像是一個(gè)整體。

    圖4 中將結(jié)果圖沿著橫坐標(biāo)方向分成從左到右三個(gè)虛線框,將大燈與格柵明顯獨(dú)立的汽車圖片標(biāo)黃圈,將大燈與格柵趨于連成一體的汽車圖片標(biāo)紅圈??梢悦黠@看出,左邊虛線框中的大部分汽車,大燈與格柵造型大部分都是比較獨(dú)立的;右邊虛線框中,大燈與格柵造型大部分是連成一體的;中間虛線框中,則是有部分汽車造型大燈與格柵獨(dú)立,也有部分汽車造型大燈與格柵連成一體。

    從結(jié)果圖片中橫坐標(biāo)區(qū)域分析可以推測(cè)出,大燈與格柵之間的關(guān)系,是相對(duì)獨(dú)立還是連成一體,這個(gè)造型區(qū)別是大部分被試者在做相似性的聚類分析調(diào)研時(shí),用來區(qū)分像與不像的一個(gè)準(zhǔn)則之一,說明這是一個(gè)容易讓人識(shí)別和關(guān)注的造型特征。3.2.2 前臉外輪廓特征大燈與格柵的關(guān)系特征

    在結(jié)果圖中沿著縱坐標(biāo)從上往下,汽車前臉外輪廓有從硬朗到圓潤(rùn)的變化,這個(gè)變化特征主要集中在大燈外側(cè)附近的汽車輪廓。車身的外輪廓線是用戶視覺最先感知的部分,除了能體現(xiàn)造型,更重要的是能使觀察者感受到物體的整體造型特征[11] 。

    圖5 中選取了結(jié)果圖縱坐標(biāo)從上到下幾張汽車圖片,用紅色線條勾畫出這些汽車的前臉外輪廓線??梢钥闯觯筮叺钠嚽澳樰喞诖鬅魠^(qū)域的線條接近折線,右邊的汽車前臉輪廓在大燈區(qū)域的線條則是明顯的圓弧形;左邊汽車外輪廓在大燈區(qū)域是內(nèi)凹的,右邊汽車外輪廓在大燈區(qū)域是鼓起的。

    圖6 把結(jié)果圖縱坐標(biāo)方向從上往下劃分為三個(gè)區(qū)域,將這三個(gè)區(qū)域的圖片用虛線框起來。將輪廓為有棱角折線和大燈區(qū)域輪廓凹陷的汽車圖片標(biāo)紅;將輪廓線是圓弧線的,在大燈外側(cè)區(qū)域輪廓線向外鼓起的汽車圖片標(biāo)黃。從標(biāo)注完的結(jié)果來看,沿著縱坐標(biāo)方向,上方區(qū)域的汽車圖片中,大燈附近的汽車外輪廓為折線的多,大燈外側(cè)外輪廓內(nèi)凹的多;下方區(qū)域的汽車圖片中,大燈附近的汽車外輪廓圓弧形的多,大燈外側(cè)輪廓鼓起的多。

    如果把汽車前臉比喻為人臉,大燈為人的眼睛,則大燈外側(cè)輪廓好比人臉太陽穴位置,結(jié)果圖上方大部分的汽車太陽穴內(nèi)凹,結(jié)果圖下方大部分汽車則太陽穴更為飽滿。

    3.2.3 保險(xiǎn)杠與霧燈輪廓特征

    根據(jù)橫縱坐標(biāo)把結(jié)果圖分為四個(gè)象限,如圖8 所示,在第一象限中,大部分汽車圖片的保險(xiǎn)杠與霧燈輪廓呈現(xiàn)保險(xiǎn)杠中間有向上抬起特征線,到兩邊霧燈區(qū)域,保險(xiǎn)杠特征線急轉(zhuǎn)直下,到霧燈下方,形成一個(gè)壓扁的“幾”字形特征線,圖片中標(biāo)黃的為有“幾”字特征。在第三象限中,大部分保險(xiǎn)杠和霧燈沒有這種輪廓特征,保險(xiǎn)杠特征沒有抬起,或在霧燈區(qū)域沒有保險(xiǎn)杠特征避讓霧燈的明顯特征,圖片中標(biāo)紅的為沒有“幾”字特征。

    圖7 從左往右依次是從第一象限到第三象限的汽車圖片。第一象限中的大部分汽車圖片中,有明顯的保險(xiǎn)杠下邊緣在在霧燈之間抬高,在霧燈區(qū)域下沉的特征,如圖7 中左側(cè)兩個(gè)汽車圖片。而在第三象限中,大部分汽車圖片在霧燈區(qū)域沒有明顯的保險(xiǎn)杠下邊緣在霧燈之間抬高的特征。

    3.2.4 大燈的仿眼角輪廓

    根據(jù)橫縱坐標(biāo)把結(jié)果圖分為四個(gè)象限,如圖10。以大燈輪廓特征來分類汽車圖片,將大燈有仿人眼特征輪廓,有明顯的內(nèi)眼角特征的汽車圖片標(biāo)紅色,將大燈沒有明顯眼角特征的圖片標(biāo)為黃色。在第三象限中,明顯大部分汽車圖片為有眼角特征的,而其他三個(gè)象限中,大部分汽車圖片大燈沒有眼角特征。

    圖9 左邊三個(gè)汽車圖片有眼角特征,大燈輪廓在靠中間區(qū)域明顯收緊,形成一個(gè)尖角或者類似尖角;右邊兩個(gè)圖片沒有眼角特征,大燈輪廓在中間區(qū)域沒有靠攏收緊。

    4 結(jié)語

    經(jīng)過聚類分析法對(duì)SUV 前來圖片樣本相似性進(jìn)行調(diào)研,然后將調(diào)研數(shù)據(jù)以多維尺度分析法做成多維尺度散點(diǎn)圖,再對(duì)散點(diǎn)圖進(jìn)行分析。得出SUV 前臉造型中有四個(gè)明顯的特征影響用戶對(duì)SUV 前臉相似性認(rèn)知:(1) 大燈與格柵的關(guān)系特征,沿結(jié)果圖橫坐標(biāo)方向有明顯變化;(2) SUV 車前臉輪廓特征,沿結(jié)果圖縱坐標(biāo)有明顯的變化;(3) 保險(xiǎn)杠與霧燈輪廓特征,在結(jié)果圖第一象限與第三象限中有明顯區(qū)別;(4) 大燈的仿眼睛輪廓,有明顯大燈仿眼角特征的汽車圖片主要集中在結(jié)果圖第三象限中。以上四個(gè)SUV 前臉造型特征是用戶觀感上比較敏感的特征,是影響SUV前臉造型辨識(shí)度的主要特征。這幾個(gè)特征的不同會(huì)影響用戶對(duì)SUV 前臉造型的認(rèn)知。

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