画像解析が浴衣, アロハシャツおよびかりゆしウェアの様々な色柄模様の視覚的特徴の評価に適用された. これらの色柄模様の測色がカラースキャナーで行われた. 画像内の各画素 (i, j) に対してCIEカラーシステムのL*, a*, b*, C*およびhが求められた. すべての画素に対するL*, a*, b*, C*およびhの平均値 (AVE-L*, AVE-a*, AVE-b*, AVE-C*およびAVE-h) が色彩情報量としてそれぞれ求められた. 色柄模様のグレイレベル分布から統計的に抽出された角二次モーメント, コントラスト, 相関およびエントロピーが形態情報量として測定された. 視覚的特徴が色柄模様の類似性や相違性との関係から議論された. さらに, 順伝搬型ニューラルネット学習アルゴリズムが適用され, 視覚的評価システムの精度の向上に非常に良い結果を与えた. 学習した順伝搬型ニューラルネットモデルは色柄模様を用いて浴衣, アロハシャツおよびかりゆしウェアの判別への適用が十分実行可能であることが示された.
