创新设计中脑电认知的服饰图案与感性意象关联

贾耀程，王美超

(1.运城学院 美术与工艺设计系，山西 运城 044000； 2.北京网田科技有限公司，北京 100193)

随着感性体验概念的发展，消费者需求已从生理满足提升为心理感受的满足，更加重视感性体验。感性体验是一种抽象概念，可理解为对周围事物的感受潜意识地印刻在大脑中形成的印象[1]，并以感性意象呈现。服饰品作为人类必需品，与人类产生不可忽视的互动，其中材质、面料、款式、图案、质感等都传递着各种信息，影响着用户的感受及其满意度。作为民族服饰中重要元素的图案，是服饰上最醒目的视觉符号[2]，是一种可视静态空间形式的造型艺术[3]，是图案创新设计的主要灵感来源之一。因此，站在用户感性体验的视角，提出民族服饰图案及其所传递感受(即感性意象)之间的关联研究，寻求与消费者偏好意象相关联的服饰图案，为符合感性需求的服饰图案创新设计提供依据，为良好感性体验的创造提供支持。

设计是一种基于认知过程的有目的的人类活动[4]，而作为一种意识活动的意象是基于认知得以外显和表达。因此，图案与感性意象关联的精准性取决于认知的手段。近年来，基于感性认知在服装中的应用成为研究热点[5]，当前针对设计对象的感性认知研究主要应用语意差异法(SD)[6-8]或访谈法[9]等心理测量方法，这些手法操作简单、分析快捷，但易受外界干扰，导致认知效果准确度受影响。因此，基于客观生理测量的脑电技术成为感性意象认知的新途径和新趋势，通过脑电信号准确地体现消费者的认知变化，为理性分析提供数据支持。

本文基于脑电技术展开3个方面的研究：获取并分析“图案—感性意象”认知的脑电信号，即脑电图(EEG)；脑电认知数据结合最大互信息系数(MIC)的感性意象精简；基于灰色关联方法的“图案—感性意象”关联判断。

1 苗族服饰图案艺术特色简述

为了更好把握苗族服饰图案带给人们的心理感受，研究从布局特色、创意特色、表现手法特色及构成特色对图案进行剖析：在布局方面，苗族服饰图案布局饱满、均衡、构图主次分明，主要围绕主体纹样在不同方向、不同视点上重复及变化，画面丰满繁密，但繁而不乱且和谐统一。创意主要来源于生活中一切美好的事物或在苗民思想意识中具有灵性、神力或体现自身美好愿意的形象。表现手法多呈现写实、写意、夸张、变形、简化、组合、重复及近似等手法。构成特色有独立型、适形型、连续型、重复型、对称型及综合型等形式。

对于苗族服饰图案而言，基本纹样是苗族服饰图案形成的核心。本文不考虑其他艺术特色的影响因素，仅研究独立型纹样所构成图案的感性意象。但因苗族服饰图案常以多种纹样组合形成，独立型纹样的感性意象不能完全代表组合图案的感性意象，故研究侧重探讨由独立型纹样形成的图案与感性意象的关联性排序，而非图案与感性意象一一对应性的探讨，以利于独立型纹样具有更好的应用适应性。

2 研究流程

2.1 苗族服饰实验样本及意象确定

收集苗族服饰图案的图片400张，根据图案相似性分类精简获得初始的代表性图片40张。收集200个能较好体现苗族服饰图案感受的形容词，按其含义分为10个类别。通过契合评价法精简至15个初始词汇。

基于40张初始图案样本和15个词汇，实施基于语义差异法(SD)的意象认知实验，收集30名不同领域测试者对图案的主观评价并计算均值，经因子分析和聚类分析获得反映图案意象的词汇：丰富的、流畅的、和谐的、吉祥的、自然的、亲切的、写实的及神秘的。

再次运用SD法实施基于40个样本和8个意象词的认知实验，经系统聚类法和K-means聚类法分析后，结合模糊因子评价和聚类分析确定实验样本。为了避免其他因素影响，图案图片统一尺寸及背景色，制作为实验样本，实验样本见图1。

图1 实验样本(作者自绘)

2.2 基于图案意象认知的脑电实验

2.2.1 实验测试者

测试者15名，其中8名具有设计专业背景，7名无设计专业背景，年龄在22～26岁。

2.2.2 实验材料

8个图案样本为启动刺激材料，8个意象词为目标刺激材料。

2.2.3 实验设备及流程

实验采用Emotive EEG头戴式装置EPOC Flex(美国加州旧金山神经科技公司)，此设备共32个电极，采样率为128 Hz。实验在安静且电波影响小的区域完成。在正式实验之前先进行4组预实验，以熟悉实验流程。整个脑电实验流程见图2。实验中脑电仪收集测试者实验过程的脑电生理信息，并让测试者做主观评价问卷，问卷中完全不符合、低等符合、中等符合、高等符合、十分符合分别对应1～5分值。

图2 脑电实验流程

2.3 EEG数据分析

2.3.1 时频分析

应用EEGLAB预处理脑电认知数据，截取样本出现前500 ms到意象词出现后的5 000 ms，一共5 500 ms的Epoch进行时频分析，并以样本出现前500 ms的脑电波作为基线矫正标准。32个电极的脑电信号频谱图见图3，由图可知，左、右脑前额部分能量集中，即电极Fp1、Fp2、F7及F8所在区域。

图3 32个电极的脑电信号频谱图

在事件相关光谱摄动(Event-related spectral perturbation，ERSP)中可知，当样本出现后，电极Fp1、Fp2、F7及F8对应的前额区能量波动明显增强，且在样本出现的0～5 000 ms一直持续，且能量波动较为规律。由相位叠加(Inter trail coherence，ITC)可知，高频部分脑电波在意象词出现后有明显能量波动，在样本消失前1 000 ms左右，高频和低频部分均有能量波动。为此，叠加全部试次以获得时频图，并进一步分析事件相关电位(ERP)。通过分析发现，在意象词出现后0～5 000 ms期间，前额部分出现了明显的ERP成分。

2.3.2 ERP分析

通过进一步分析样本出现前200 ms到出现后的700 ms间电极Fp1、Fp2、F7及F8上的ERP平均波形图可知，电极F7在200～450 ms间出现P300和N400成分；电极F8在200～450 ms间出现N300、N400及P200成分；电极Fp1在200～450 ms间出现P300和N400成分，在450 ms后出现P600等晚期成分；电极Fp2在200～450 ms间出现P200、N350及N400成分，在450 ms后出现P600等晚期成分。研究表明N400是指事件相关电位中峰潜伏期在350～500 ms左右的负向波，N400与人在思考过程中的语义加工以及认知有关。文献[10]通过分析不同椅子的风格语意，发现了意象认知与N400成分具有相关性。此外，文献[11]基于脑电的N400成分分析构建了产品意象量化推理模型。可见，N400作为反应一个独立于刺激格式的语义记忆过程，与意象认知有相关性。

针对N400成分，设定额叶部分的脑区通道为组间因素，意象匹配结果和一项意象为组内因素，进行配对T检验，得知意象匹配结果和电极通道均具有显著的主效应，通过分析各个电极主效应显著性的最高值，可知F8电极信息与意象关联度最高，因此确定出F8电极上的N400成分为图案—感性意象关联计算的脑电指标。

2.4 脑电认知数据结合MIC的感性意象精简

为了更好地探究图案与意象的关联性，运用最大互信息系数(MIC)进一步精简意象。将脑电认知数据分段后，叠加不同意象下全部试次的数据，分析N400潜伏期350～500 ms内的波幅变化，并以绝对值表示，N400潜伏期350～500 ms内的波幅绝对值如表1所示。

表1 N400潜伏期350～500 ms内的波幅绝对值

给定m=8,k=8, 所有的数值在x—y平面中进行定位，由x—y轴分为4个区域：左下=LD，左上=LU，右下=RD，右上=RU。归一化处理后获得4个区域的数据点频率，分别为TLD、TLU、TRD、TRU。其中Wij中的i对应左右2个值，j对应上下2个值。由公式(1)和(2)计算出归一化的脑电认知的最大互信息系数值，如表2。通过系数值识别数据集中具有强大关系的子集，以剔除相关性较小的意象，即“亲切的、写实的、神秘的”，最终感性意象词被精简为“丰富的、流畅的、和谐的、吉祥的、自然的”。

表2 脑电认知的最大互信息系数值

(1)

式中：i=1,2,…，m;j=1,2,…,k。

(2)

式中：a、b分别为平面中x、y方向的格子数目，A为变量，A取值范围为ω(1)

2.5 苗族服饰图案—感性意象关联判断

运用灰色关联法判断8个图案与精简后的5个感性意象的关联性，其步骤如下：

①应用MIC计算精简后的5个意象中第i个意象对应第j个样本的脑电认知数据的MIC为Wij。将脑电认知的MIC结果矩阵表示为H，感性意象主观评价的MIC矩阵表示为HΔ，意象词顺序设定为丰富的、流畅的、和谐的、吉祥的及自然的，图案按图1所示的样本序号排列。经归一化处理后H的参考数列值为H=(10 3 5 7 3 11 2 28)，HΔ参考数列值为HΔ=(3 4 3 4 4 3 4 3)。

②逐个计算图案与参考序列相应元素间的绝对差值。根据式(3)(4)得出最大值和最小值，min=0，max=1.126 2；minΔ=0，maxΔ=3.676 5。

(3)

(4)

式中：∧为“+”或“-”，g=1,2，…,5;n=1,2,…,8。

③根据式(5)获得无量纲化数据。根据式(6)计算得到脑电认知的关联系数glax和意象主观评价的关联系数glaxΔ，并计算每个图案与各个感性意象的关联系数均值，即关联序。灰色关联系数及关联序见表3。

表3 灰色关联系数及关联序

(5)

(6)

式中：ξ为分辨率系数，其取值范围为(0，1)，通常取值ξ=0.5。

表3中关联序数值综合地反映出各个感性意象与样本的关联排序，即：6#>1#>5#>4#>3#>7#>8#>2#。关联性越大的样本能更好地综合反映丰富、流畅、和谐、吉祥、自然的感性意象。

3 结束语

通过运用脑电技术解析用户认知信息的研究方法，在实施苗族图案—感性意象认知的脑电实验后，针对脑电认知数据进行时频分析和事件相关电位分析，确定出F8电极上的N400成分为后续脑电认知信息研究的指标。经过最大互信息系数与脑电认知数据的结合再次精简感性意象，通过灰色关联法将精简后的感性意象与图案样本的脑电认知数据进行关联判断，获得苗族图案样本与感性意象的关联排序，得出关联性越大的样本越能更好地综合反映丰富、流畅、和谐、吉祥及自然的感性意象的结论。研究为服饰创新设计中图案与用户感性意象需求的高度吻合提供支持，促进服饰感性体验的用户满意度提升，同时对其他民族的图案的感性意象研究具有参考价值和借鉴意义。