17日前

パッケージにおけるブランド可視性:ロゴ検出、サリエンシーマップ予測、ロゴ配置分析のためのディープラーニングアプローチ

Alireza Hosseini, Kiana Hooshanfar, Pouria Omrani, Reza Toosi, Ramin Toosi, Zahra Ebrahimian, Mohammad Ali Akhaee
パッケージにおけるブランド可視性:ロゴ検出、サリエンシーマップ予測、ロゴ配置分析のためのディープラーニングアプローチ
要約

製品マーケティングの極めて競争の激しい分野において、パッケージ上のブランドロゴの可視性は、消費者の認知に大きな影響を及ぼし、製品の成功に直結する重要な要素である。本論文では、パッケージデザインにおけるブランドロゴの注目度を測定する包括的なフレームワークを提案する。提唱される手法は、以下の3段階から構成される。第1段階では、FoodLogoDet-1500およびLogoDet-3Kという代表的なデータセットを対象に、YOLOv8を活用して高精度なロゴ検出を実現する。第2段階では、パッケージデザインの文脈に特化した新規の注目度予測モデルを構築し、ユーザーの視覚的注目をモデル化する。本研究で提案する注目度モデルは、Transformerベースのアーキテクチャを用いて、視覚的要素とテキストマップを統合し、ユーザーの注目マップを予測する。第3段階では、ロゴ検出結果と注目度マップ生成を統合することで、包括的なブランド注目度スコアを算出する。提案手法の有効性は、モジュールごとに評価され、各構成要素の徹底的な検証が行われる。最先端モデルと比較した結果、ロゴ検出および注目度マップ予測において、本手法の優位性が確認された。さらに、提案されたブランド注目度スコアの堅牢性を検証するため、従来の心理物理学的仮説を検証するための独自のデータセットを収集した。その結果、ブランド注目度スコアは、これまでの研究結果と整合性を示した。また、位置、方向、人物の有無、およびその他の視覚的要素がブランド注目度に与える影響を検証するため、新たに7つの仮説を提示した。本研究は、認知心理学、コンピュータビジョン、マーケティングの交差点において重要な進展を示しており、次世代の消費者中心型パッケージデザインの実現に向けた道を開くものである。

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