產品快速發展的今日，成功的產品設計，設計者是否能夠滿足消費者的需求與了解產品意象是非常關鍵的。而產品的外形特徵對於產品意象有著相當重要的影響。本研究使用感性工學的方法，並以數位相機為例，利用語意差異實驗，針對一群具代表性的產品樣本來記錄消費者的情感反應。第一階段以因素分析(factor analysis)在最初的感性語彙中取出重要性較低的因素，其後以普氏分析(Procrustes analysis)在每個步驟中判斷資訊損失量(RSSDs)以決定相對重要的形容詞語彙，得到五個具代表性的形容詞語彙：粗獷的、圓潤的、專業的、簡潔的、輕薄的。第二階段以造形參數化形態來拆解數位相機外形，五個形容詞語彙來表示消費者對產品的偏好程度。最後使用支撐向量機(Support Vector Machine, SVM)，建構預測產品意象的預測模型，分別使用多項式核心函數與高斯核心函數，而高斯核心函數以91.48%的平均正確率優於多項式核心函數的75.40%。

Nowadays in a quick-develpoed product, a successful product design, whether designers can match consumers’requirement and understand product image is very important. Products from features have a very great effect on product image. In this study, proposes a Kansei engineering approach to research a case study of digital camera design. A semantic differential experiment asks consumers their affective responses toward a set of representative product samples. Section 1 uses factor analysis to extract underlying latent factors using an initial set of affective dimensions. The later process based on Procrustes analysis is capable of determining the relative importance of adjectives in each step according to the calculated residual sum of squared differences (RSSDs). Then got five representative affective adjectives: brutal, mellow, professional, simple, handy. Section 2 uses adjectives to describe the product images of product samples and five linguistic labels are used to linguistically evaluate the ratings toward product samples. Finally , Support Vector Machine (SVM) used to build a prediction model with a given discrimination. Polynomial kernel and Gaussian kernel applied to SVM kernel function respectively. Gaussian kernel performed very well with an average accuracy rate of 91.48%, while that of Polynomial kernel was better than 75.40%.

英文部份：

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