Understanding the relationships between aesthetic properties of shapes and geometric quantities of free-form curves and surfaces using Machine Learning Techniques

Résumé : Aujourd’hui, sur le marché, on peut trouver une vaste gamme de produits différents ou des formes variées d’un même produit et ce grand assortiment fatigue les clients. Il est clair que la décision des clients d’acheter un produit dépend de l'aspect esthétique de la forme du produit et de l’affection émotionnelle. Par conséquent, il est très important de comprendre les propriétés esthétiques et de les adopter dans la conception du produit, dès le début. L'objectif de cette thèse est de proposer un cadre générique pour la cartographie des propriétés esthétiques des formes gauches en 3D en façon d'être en mesure d’extraire des règles de classification esthétiques et des propriétés géométriques associées. L'élément clé du cadre proposé est l'application des méthodologies de l’Exploration des données (Data Mining) et des Techniques d’apprentissage automatiques (Machine Learning Techniques) dans la cartographie des propriétés esthétiques des formes. L'application du cadre est d'étudier s’il y a une opinion commune pour la planéité perçu de la part des concepteurs non-professionnels. Le but de ce cadre n'est pas seulement d’établir une structure pour repérer des propriétés esthétiques des formes gauches, mais aussi pour être utilisé comme un chemin guidé pour l’identification d’une cartographie entre les sémantiques et les formes gauches différentes. L'objectif à long terme de ce travail est de définir une méthodologie pour intégrer efficacement le concept de l’Ingénierie affective (c.à.d. Affective Engineering) dans le design industriel.
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Thèse
Mechanical engineering [physics.class-ph]. Ecole nationale supérieure d'arts et métiers - ENSAM, 2016. English. 〈NNT : 2016ENAM0007〉
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Soumis le : mardi 12 juillet 2016 - 17:20:07
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Aleksandar Petrov. Understanding the relationships between aesthetic properties of shapes and geometric quantities of free-form curves and surfaces using Machine Learning Techniques. Mechanical engineering [physics.class-ph]. Ecole nationale supérieure d'arts et métiers - ENSAM, 2016. English. 〈NNT : 2016ENAM0007〉. 〈tel-01344873〉

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