(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる情報処理装置であって、
学習映像を決定する学習映像決定部と、
ユーザが意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を撮像装置で撮影した対象領域映像を前記ユーザに見せながら、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成する映像生成部と、
を有し、
前記映像情報に基づく前記映像は、前記ユーザの第１の目及び第２の目にそれぞれ提示される第１の映像及び第２の映像を含み、
前記映像生成部は、意識ひきつけ刺激を生成する処理と、前記学習映像を含む前記第１の映像と、前記対象領域映像と前記意識ひきつけ刺激とを含む前記第２の映像との各々について意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を算出する処理と、算出された前記意識ひきつけ量を用いて、前記対象領域映像に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す
情報処理装置。
【請求項２】
前記意識ひきつけ刺激は、前記対象領域映像を囲うように表示されたランダムに変化する映像である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記意識ひきつけ刺激は、連続フラッシュ抑制刺激、点滅するアイコン、前記対象領域映像の明滅、及び前記対象領域映像のサイズの変更の繰り返しのうちの１つ以上を含む
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記映像生成部は、前記第２の映像の意識ひきつけ量から前記第１の映像の意識ひきつけ量を減算することによって得られた差分に基づいて、前記第２の映像を生成する
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記映像生成部は、
前記第１の映像及び前記第２の映像の各々を複数の第１の小領域及び複数の第２の小領域に区分し、
前記複数の第１の小領域及び前記複数の第２の小領域のうちの互いに対応する第１の小領域及び第２の小領域について、前記第２の小領域の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量から前記第１の小領域の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を減算することによって得られた差分に基づいて、前記第２の映像を生成する
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記映像表示装置は、ヘッドマウントディスプレイ又は３次元映像を投射するプロジェクタである
請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる情報処理装置であって、
学習映像を決定する学習映像決定部と、
意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を見ているユーザに、前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成する映像生成部と、
を有し、
前記映像情報に基づく前記映像は、前記ユーザの第１の目及び第２の目にそれぞれ提示される第１の映像及び第２の映像を含み、
前記映像生成部は、意識ひきつけ刺激を生成する処理と、前記学習映像を含む前記第１の映像と前記意識ひきつけ刺激を含む前記第２の映像との各々について意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を算出する処理と、算出された前記意識ひきつけ量を用いて、前記現実の対象領域に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す
情報処理装置。
【請求項８】
前記意識ひきつけ刺激は、前記現実の対象領域に重なるように投射されたランダムに変化する映像である
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記意識ひきつけ刺激は、連続フラッシュ抑制刺激、前記連続フラッシュ抑制刺激の領域の移動の繰り返し、及び前記連続フラッシュ抑制刺激の領域のサイズの変更の繰り返しのうちの１つ以上を含む
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記映像生成部は、前記第２の映像及び前記第２の映像に重なる現実の領域の組み合わせの意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量から、前記第１の映像及び前記第１の映像に重なる現実の領域の組み合わせの意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を減算することによって得られた差分に基づいて、前記第２の映像を生成する
請求項７から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記映像生成部は、
前記第１の映像及び前記第２の映像の各々を複数の第１の小領域及び複数の第２の小領域に区分し、
前記複数の第１の小領域及び前記複数の第２の小領域のうちの互いに対応する第１の小領域及び第２の小領域について、前記第２の小領域における前記第２の映像及び前記第２の映像に重なる現実の領域の組み合わせの意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量から、前記第１の小領域における前記第１の映像及び前記第１の映像に重なる現実の領域の組み合わせの意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を減算することによって得られた差分に基づいて、前記第２の映像を生成する
請求項７から９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる情報処理装置であって、
学習映像を決定する学習映像決定部と、
ユーザが意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を撮像装置で撮影した対象領域映像を前記ユーザに見せながら、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成する映像生成部と、
を有し、
前記映像生成部は、前記映像表示装置に、前記ユーザの視線位置を含む範囲である中心視野範囲内に前記対象領域映像を提示させ且つ前記中心視野範囲の外側の範囲である周辺視野範囲内に前記学習映像を提示させることによって、前記ユーザに前記対象領域映像を意識下で知覚させながら、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させ、
前記映像生成部は、前記中心視野範囲及び前記周辺視野範囲を複数の小領域に区分する処理と、前記中心視野範囲の前記複数の小領域の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量から前記周辺視野範囲の前記複数の小領域の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を減算することによって差分を算出する処理と、前記差分に基づいて前記対象領域映像と前記学習映像との位置を決定する処理と、前記差分を用いて、前記対象領域映像に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す
情報処理装置。
【請求項１３】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる情報処理装置であって、
学習映像を決定する学習映像決定部と、
意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を見ているユーザに、前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成する映像生成部と、
を有し、
前記映像生成部は、前記映像表示装置に、前記ユーザの視線位置を含む範囲である中心視野範囲の外側の範囲である周辺視野範囲内に前記学習映像を提示させることによって、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させ、
前記映像生成部は、前記中心視野範囲及び前記周辺視野範囲を複数の小領域に区分する処理と、前記中心視野範囲の前記複数の小領域の現実の領域の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量から、前記周辺視野範囲の前記複数の小領域の前記学習映像及び前記学習映像に重なる現実の領域の組み合わせの意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を減算することによって差分を算出する処理と、前記差分に基づいて前記学習映像の位置を決定する処理と、前記差分を用いて、前記現実の対象領域に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す
情報処理装置。
【請求項１４】
前記意識ひきつけ量は、コントラストによる意識ひきつけ量、明度による意識ひきつけ量、映像の動き変化量による意識ひきつけ量、彩度による意識ひきつけ量、及び視認性のレベルによる意識ひきつけ量、のうちの１つ以上の加算値又は重み付け加算値によって算出される
請求項４、５、１０、及び１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記意識ひきつけ量は、前記ユーザの視力、生体反応、及び利き目のうちの１つ以上を含む事前取得情報に基づいて補正される
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記学習映像決定部は、前記ユーザが前記対象領域で現在行っている作業の状況を検出するセンサで得られた検出情報に基づいて前記学習映像を切り替える
請求項１から１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記センサは、撮像装置である
請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記学習映像は、前記ユーザが前記対象領域で現在行っている作業の後に行われる作業の手順を示す
請求項１６又は１７に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
請求項１から１８のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
前記映像表示装置と、
を有する映像提示装置。
【請求項２０】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる情報処理方法であって、
学習映像を決定するステップと、
ユーザが意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を撮像装置で撮影した対象領域映像を前記ユーザに見せながら、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成するステップと、
を有し、
前記映像情報に基づく前記映像は、前記ユーザの第１の目及び第２の目にそれぞれ提示される第１の映像及び第２の映像を含み、
前記映像情報を生成する前記ステップでは、意識ひきつけ刺激を生成する処理と、前記学習映像を含む前記第１の映像と、前記対象領域映像と前記意識ひきつけ刺激とを含む前記第２の映像との各々について意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を算出する処理と、算出された前記意識ひきつけ量を用いて、前記対象領域映像に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す
情報処理方法。
【請求項２１】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる情報処理方法であって、
学習映像を決定するステップと、
意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を見ているユーザに、前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成するステップと、
を有し、
前記映像情報に基づく前記映像は、前記ユーザの第１の目及び第２の目にそれぞれ提示される第１の映像及び第２の映像を含み、
前記映像情報を生成する前記ステップでは、意識ひきつけ刺激を生成する処理と、前記学習映像を含む前記第１の映像と前記意識ひきつけ刺激を含む前記第２の映像との各々について意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を算出する処理と、算出された前記意識ひきつけ量を用いて、前記現実の対象領域に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す
情報処理方法。
【請求項２２】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる情報処理方法であって、
学習映像を決定するステップと、
ユーザが意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を撮像装置で撮影した対象領域映像を前記ユーザに見せながら、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成するステップと、
を有し、
前記映像情報を生成する前記ステップでは、前記映像表示装置に、前記ユーザの視線位置を含む範囲である中心視野範囲内に前記対象領域映像を提示させ且つ前記中心視野範囲の外側の範囲である周辺視野範囲内に前記学習映像を提示させることによって、前記ユーザに前記対象領域映像を意識下で知覚させながら、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させ、
前記映像情報を生成する前記ステップでは、前記中心視野範囲及び前記周辺視野範囲を複数の小領域に区分する処理と、前記中心視野範囲の前記複数の小領域の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量から前記周辺視野範囲の前記複数の小領域の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を減算することによって得られた差分を算出する処理と、前記差分に基づいて前記対象領域映像と前記学習映像との位置を決定する処理と、前記差分を用いて、前記対象領域映像に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す
情報処理方法。
【請求項２３】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる情報処理方法であって、
学習映像を決定するステップと、
意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を見ているユーザに、前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成するステップと、
を有し、
前記映像情報を生成する前記ステップでは、前記映像表示装置に、前記ユーザの視線位置を含む範囲である中心視野範囲の外側の範囲である周辺視野範囲内に前記学習映像を提示させることによって、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させ、
前記映像情報を生成する前記ステップでは、前記中心視野範囲及び前記周辺視野範囲を複数の小領域に区分する処理と、前記中心視野範囲の前記複数の小領域の現実の領域の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量から、前記周辺視野範囲の前記複数の小領域の前記学習映像及び前記学習映像に重なる現実の領域の組み合わせの意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を減算することによって差分を算出する処理と、前記差分に基づいて前記学習映像の位置を決定する処理と、前記差分を用いて、前記現実の対象領域に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す
情報処理方法。
【請求項２４】
映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる処理をコンピュータに実行させる情報処理プログラムであって、
前記コンピュータに請求項２０から２３のいずれか１項に記載の情報処理方法を実行させる情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理装置を含む映像提示装置、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
無意識下で行われる学習に関する研究の発表がある。例えば、非特許文献１を参照。この文献は、ユーザの左右の目に互いに異なる映像を提示するときに、一方の目に提示される映像を連続フラッシュ映像とすることで、他方の目に提示される映像を意識させないことができる現象である連続フラッシュ抑制（ＣＦＳ）を記載している。この文献は、ＣＦＳを用いることによって無意識下で事前学習することが可能であることを記載している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】鈴木宏昭ほか、「洞察問題解決の無意識的性質：連続フラッシュ抑制による閾下プライミングを用いた検討」、  Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  Ｓｔｕｄｉｅｓ  Ｖｏｌ．２０  Ｎｏ．３、  ｐｐ．３５３−３６７、  ２０１３年９月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記文献は、意識下で知覚される作業と無意識下で知覚される学習とを同時に行うことを想定していない。言い換えれば、上記文献では、ユーザが手元作業を行う対象領域に意識をひきつけながら無意識下で学習することは想定されていない。【０００５】
本発明は、ユーザが対象領域に意識をひきつけながら無意識下で学習映像を知覚することができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる装置であって、学習映像を決定する学習映像決定部と、ユーザが意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を撮像装置で撮影した対象領域映像を前記ユーザに見せながら、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成する映像生成部と、を有し、前記映像情報に基づく前記映像は、前記ユーザの第１の目及び第２の目にそれぞれ提示される第１の映像及び第２の映像を含み、前記映像生成部は、意識ひきつけ刺激を生成する処理と、前記学習映像を含む前記第１の映像と、前記対象領域映像と前記意識ひきつけ刺激とを含む前記第２の映像との各々について意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を算出する処理と、算出された前記意識ひきつけ量を用いて、前記対象領域映像に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す。
【０００７】
本発明の他の態様に係る情報処理方法は、映像情報に基づく映像を映像表示装置に表示させる方法であって、ユーザが意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域を撮像装置で撮影した対象領域映像を前記ユーザに見せながら、前記ユーザに前記学習映像を無意識下で知覚させる前記映像情報を生成するステップと、を有し、前記映像情報に基づく前記映像は、前記ユーザの第１の目及び第２の目にそれぞれ提示される第１の映像及び第２の映像を含み、前記映像情報を生成する前記ステップでは、意識ひきつけ刺激を生成する処理と、前記学習映像を含む前記第１の映像と、前記対象領域映像と前記意識ひきつけ刺激とを含む前記第２の映像との各々について意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を算出する処理と、算出された前記意識ひきつけ量を用いて、前記対象領域映像に意識がひきつけられ、前記学習映像に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する処理とを、前記状況が成立していると判定されるまで繰り返す。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、ユーザは対象領域に意識をひきつけながら無意識下で学習映像を知覚することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る情報処理装置及び映像提示装置の構成を概略的に示す図である。
【図２】（Ａ）及び（Ｂ）は、実施の形態１に関し、左右の目に提示される映像の例及び意識下で知覚される映像の例をそれぞれ示す図である。
【図３】（Ａ）及び（Ｂ）は、実施の形態１に関し、無意識下で知覚される学習映像の切り替えの例及び意識下で知覚される映像の例をそれぞれ示す図である。
【図４】実施の形態１に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】（Ａ）及び（Ｂ）は、比較例に関し、左右の目に提示される映像の例及び意識下で知覚される映像の例を示す図である。
【図６】（Ａ）から（Ｃ）は、実施の形態１における意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。
【図７】（Ａ）から（Ｃ）は、実施の形態１における意識ひきつけ量の評価方法の他の例を示す図である。
【図８】実施の形態１に係る情報処理装置及び映像提示装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態２に係る情報処理装置及び映像提示装置の構成を概略的に示す図である。
【図１０】（Ａ）から（Ｃ）は、実施の形態２に関し、左右の目に提示される映像の例、意識下で知覚される映像の例、及び現実の手元作業と意識下で知覚される映像の例をそれぞれ示す図である。
【図１１】実施の形態２に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１２】（Ａ）から（Ｃ）は、実施の形態２における意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。
【図１３】実施の形態２に係る情報処理装置及び映像提示装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態３に係る情報処理装置及び映像提示装置の構成を概略的に示す図である。
【図１５】実施の形態３に関し、ユーザに提示される対象領域映像の例及び学習映像の例を示す図である。
【図１６】実施の形態３に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図１７】実施の形態３における意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。
【図１８】実施の形態３における意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。
【図１９】実施の形態３における意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。
【図２０】実施の形態３における意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。
【図２１】実施の形態３における意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。
【図２２】実施の形態３における意識ひきつけ量の調整方法の例を示す図である。
【図２３】実施の形態３に係る情報処理装置及び映像提示装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図２４】本発明の実施の形態４に係る情報処理装置及び映像提示装置の構成を概略的に示す図である。
【図２５】実施の形態４に関し、ユーザが見ている対象領域の例及び学習映像の例を示す図である。
【図２６】実施の形態４に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図２７】実施の形態４に係る情報処理装置及び映像提示装置のハードウェア構成の例を示す図である。
【図２８】変形例の情報処理装置及び映像提示装置の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明の実施の形態に係る情報処理装置、情報処理方法、映像提示装置、及び情報処理プログラムを、図面を参照しながら説明する。図において、同じ又は同様の構成には、同じ符号が付されている。以下の実施の形態は、例にすぎず、本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
【００１１】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る情報処理装置１００及び映像提示装置１の構成を概略的に示す図である。情報処理装置１００は、実施の形態１に係る情報処理方法を実施することができる装置である。映像提示装置１は、情報処理装置１００と、映像表示装置としてのヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）５００と、対象領域８１０を撮影する撮像装置（すなわち、カメラ）５３０とを有している。対象領域８１０は、例えば、ユーザ８００の手元の領域である。図１は、ユーザ８００が、手で物品８２０を取り扱っている状況を示している。情報処理装置１００は、映像情報に基づく映像をＨＭＤ５００に表示させる。図１では、撮像装置５３０は、ＨＭＤ５００の前面に備えられているが、ＨＭＤ５００から離れた位置に配置されてもよい。
【００１２】
映像表示装置は、ユーザ８００の第１の目及び第２の目に互いに異なる映像を提供できる装置であれば、ＨＭＤ５００以外の装置であってもよい。映像提示装置１は、ＨＭＤ５００の代りに、３次元（すなわち、３Ｄ）映像を投影する３Ｄプロジェクタ又は３Ｄ表示装置を備えてもよい。
【００１３】
例えば、第１の目及び第２の目は、それぞれ左目及び右目である。あるいは、第１の目及び第２の目は、それぞれ右目及び左目であってもよい。実施の形態１に係る情報処理装置１００は、ＨＭＤ５００に左目に提示される左目の映像５１０及び右目に提示される右目の映像５２０を提供する。
【００１４】
情報処理装置１００は、学習映像決定部１１０と、映像生成部１２０とを有している。学習映像決定部１１０は、ＨＭＤ５００に提供される学習映像を決定する。例えば、学習映像決定部１１０は、予め用意された学習映像データベースから学習映像を選択する。図１に示されるように、学習映像決定部１１０は、例えば、学習映像分割部１１１と、作業状況認識部１１２と、学習映像切替部１１３とを有している。これらの構成の動作は、後述される。
【００１５】
映像生成部１２０は、ユーザ８００に対象領域８１０を撮像装置５３０で撮影した対象領域映像を見せながら、ユーザ８００に学習映像を無意識下で知覚させることを可能にする映像情報を生成する。図１に示されるように、映像生成部１２０は、例えば、意識ひきつけ映像生成部１２１と、意識ひきつけ映像評価部１２２と、映像出力部１２３とを有している。これらの構成の動作は、後述される。
【００１６】
図２（Ａ）及び（Ｂ）は、左右の目に提示される映像の例及び意識下で知覚される映像の例をそれぞれ示す図である。図２（Ａ）に示されるように、実施の形態１においては、左目の映像５１０は、ユーザ８００に学習させたい映像である学習映像５１１を含む。図２（Ａ）に示されるように、実施の形態１においては、右目の映像５２０は、対象範囲映像としての手元映像５２１と、意識ひきつけ刺激映像として連続フラッシュ抑制（ＣＦＳ）映像５２２とを含む。手元映像５２１は、一般には、動画である。
【００１７】
学習映像５１１は、ユーザ８００の左目に提示されているが、ＣＦＳ映像５２２の作用であるＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００によって意識されない映像である。つまり、学習映像５１１は、ユーザ８００の左目に提示されているが、ＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００が意識下で知覚していない映像である。学習映像５１１は、一般には、静止画である。このように、ＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００は、学習映像５１１を閾下学習することができる。
【００１８】
ＣＦＳ刺激は、意識ひきつけ刺激の一例である。意識ひきつけ刺激は、「意識誘導刺激」とも呼ばれる。意識ひきつけ刺激は、例えば、ランダムに変化する映像である。意識ひきつけ刺激は、ＣＦＳ刺激、点滅するアイコン、対象領域映像の明滅、及び対象領域映像のサイズの変更の繰り返し、のうちの１つ以上を含んでもよい。意識ひきつけ刺激は、ＣＦＳ刺激、点滅するアイコン、対象領域映像の明滅、及び対象領域映像のサイズの変更の繰り返し、のうちの２つ以上の組み合わせであってもよい。
【００１９】
図２（Ａ）では、手元映像５２１はＣＦＳ映像５２２によって囲われている。ＣＦＳ映像５２２のＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００の意識は手元映像５２１にひきつけられる。つまり、手元映像５２１は、ＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００によって意識下で知覚される。
【００２０】
ユーザ８００は、ＣＦＳ刺激によって、図２（Ｂ）に示されるような映像を知覚する。つまり、ユーザ８００は、右目の映像５２０を意識下で知覚し、左目の映像５１０を意識下で知覚しない。しかし、ユーザ８００は、図２（Ｂ）に示される映像を知覚し、その中の手元作業に意識を集中させながら、図２（Ａ）に示される学習映像５１１を無意識下で知覚している。言い換えれば、ユーザ８００は、手元作業に意識を集中させながら、例えば、手元作業に関連する学習映像５１１を閾下学習している。
【００２１】
図３（Ａ）及び（Ｂ）は、無意識下で知覚される学習映像５１１の切り替えの例及び意識下で知覚される映像の例をそれぞれ示す図である。図３（Ａ）に示されるように、学習映像決定部１１０は、ユーザ８００が対象領域８１０で現在行っている作業の状況を検出するセンサで得られた検出情報に基づいて学習映像５１１を切り替える。例えば、学習映像決定部１１０は、撮像装置５３０によって撮影された映像に基づいて学習映像５１１を切り替える。例えば、学習映像５１１は、ユーザ８００が対象領域８１０で現在行っている作業の後に行われる作業の手順を示す。
【００２２】
図４は、実施の形態１に係る情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。学習映像決定部１１０は、記憶装置又はネットワーク上の学習映像データベースから学習データを読み込む（ステップＳ１０１）。次に、学習映像決定部１１０は、学習データからキーフレームを学習映像として抽出する（ステップＳ１０２）。これらの処理は、例えば、図１に示される学習映像分割部１１１によって行われる。
【００２３】
次に、学習映像決定部１１０は、ユーザ８００による手元作業の現在の進捗状況を認識し（ステップＳ１０３）、認識された進捗状況に基づいて次の作業のキーフレームを取得する（ステップＳ１０４）。これらの処理は、例えば、図１に示される作業状況認識部１１２によって行われる。なお、学習映像決定部１１０は、手元作業の現在の進捗状況を、例えば、撮像装置５３０によって撮影された映像又は進捗状況を検出するセンサからの検出信号に基づいて認識する。
【００２４】
次に、学習映像決定部１１０は、キーフレームに基づいて学習映像を決定し、左目の映像５１０を新たな学習映像５１１に切り替える（ステップＳ１０５）。これらの処理は、例えば、図１に示される学習映像切替部１１３によって行われる。学習映像決定部１１０は、ステップＳ１０３〜Ｓ１０５の処理を繰り返す。
【００２５】
次に、映像生成部１２０は、ＣＦＳ刺激を生成し（ステップＳ１０６）、ＣＦＳ映像５２２と手元映像５２１と学習映像５１１とを合成する処理を行う（ステップＳ１０７）。これらの処理は、例えば、図１に示される意識ひきつけ映像生成部１２１によって行われる。
【００２６】
次に、映像生成部１２０は、左目の映像と右目の映像の各々について意識ひきつけ量を算出する（ステップＳ１０８）。次に、映像生成部１２０は、意識ひきつけ量を用いて、手元映像５２１に意識がひきつけられ、学習映像５１１に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。判定がＮＯの場合には、処理はステップＳ１０７に戻り、判定がＹＥＳの場合には、処理は、ステップＳ１１０に進む。これらの処理は、例えば、図１に示される意識ひきつけ映像評価部１２２によって行われる。
【００２７】
処理がステップＳ１１０に進むと、映像生成部１２０は、ステップＳ１０７で生成された合成映像をＨＭＤ５００に出力する。この処理は、例えば、図１に示される映像出力部１２３によって行われる。
【００２８】
図５（Ａ）及び（Ｂ）は、比較例によって生成される好ましくない合成映像に関し、左右の目に提示される映像の例及び意識下で知覚される映像の例を示す図である。図５（Ａ）に示されるように、左目の映像５１０が学習映像５１１を含み、右目の映像５２０が手元映像５２１とＣＦＳ映像５２２とを含む場合には、一般に、上記図２（Ａ）及び（Ｂ）に示されるように、手元映像５２１とＣＦＳ映像５２２とが意識下で知覚され、学習映像５１１が意識下で知覚されない。しかし、ユーザ８００が、図５（Ｂ）に示されるように、図２（Ｂ）の映像と図５（Ａ）の学習映像５１１とが混ざり合った映像を意識下で知覚する状況又は意識下で僅かに知覚される状況が、ユーザ８００の個人差などによって発生し得る。そこで、以下に説明するように、右目の映像５２０の意識ひきつけ量から左目の映像５１０の意識ひきつけ量を減算することによって得られた差分（すなわち、意識ひきつけ量の差）Ｄが、予め定められた閾値Ｔより大きいことが望ましい。
【００２９】
図６（Ａ）から（Ｃ）は、意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。映像生成部１２０は、右目の映像５２０の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量から左目の映像５１０の意識ひきつけの程度を示す意識ひきつけ量を減算することによって得られた差分に基づいて、左右の目の映像を生成する。
【００３０】
図６（Ａ）に示されるように、映像生成部１２０は、左目の映像５１０として学習映像５１１を取得し、右目の映像５２０として手元映像５２１及びＣＦＳ映像５２２を取得する。
【００３１】
図６（Ｂ）に示されるように、映像生成部１２０は、学習映像５１１の意識ひきつけ量Ｃｌと、手元映像５２１及びＣＦＳ映像５２２の意識ひきつけ量Ｃｓとを計算する。意識ひきつけ量Ｃｓ及びＣｌは、例えば、映像のコントラストによる意識ひきつけ量Ｖｓｃ、Ｖｌｃ、明度による意識ひきつけ量Ｖｓｂ、Ｖｌｂ、動き変化量による意識ひきつけ量Ｖｓｄ、Ｖｌｄ、彩度による意識ひきつけ量Ｖｓｓ、Ｖｌｓ（すなわち、シャープネスによる意識ひきつけ量Ｖｓｈ、Ｖｌｈ）、及び視認性のレベルによる意識ひきつけ量Ｖｓｖ、Ｖｌｖ、のうちの１つ以上に基づいて算出される。意識ひきつけ量Ｃｓ及びＣｌは、例えば、映像のコントラストによる意識ひきつけ量Ｖｓｃ、Ｖｌｃ、明度による意識ひきつけ量Ｖｓｂ、Ｖｌｂ、動き変化量による意識ひきつけ量Ｖｓｄ、Ｖｌｄ、及び彩度による意識ひきつけ量Ｖｓｓ、Ｖｌｓ（すなわち、シャープネスによる意識ひきつけ量Ｖｓｈ、Ｖｌｈ）、のうちの１つ以上の意識ひきつけ量の加算値又は重み付け加算値として算出される。例えば、意識ひきつけ量Ｃｓ及びＣｌを、映像のコントラストによる意識ひきつけ量Ｖｓｃ、Ｖｌｃ、明度による意識ひきつけ量Ｖｓｂ、Ｖｌｂ、動き変化量による意識ひきつけ量Ｖｓｄ、Ｖｌｄの重み付け加算値とする場合には、意識ひきつけ量Ｃｓ及びＣｌは、以下の式（１）及び（２）で算出される。
Ｃｓ＝ｋｃ＊Ｖｓｃ＋ｋｂ＊Ｖｓｂ＋ｋｄ＊Ｖｓｄ      （１）
Ｃｌ＝ｋｃ＊Ｖｌｃ＋ｋｂ＊Ｖｌｂ＋ｋｄ＊Ｖｌｄ      （２）
ここで、ｋｃ、ｋｂ、ｋｄは、それぞれコントラストによる意識ひきつけ量Ｖｓｃ、Ｖｌｃ、明度による意識ひきつけ量Ｖｓｂ、Ｖｌｂ、動き変化量による意識ひきつけ量Ｖｓｄ、Ｖｌｄの重み係数である。
【００３２】
図６（Ｃ）に示されるように、意識ひきつけ量の差分Ｄは、Ｄ＝Ｃｓ−Ｃｌで求められる。差分Ｄが、実験などによって予め定められた閾値Ｔより大きい場合には、図５（Ｂ）に示されるような、作業映像と学習映像との混ざり合いが生じない。閾値Ｔは、ユーザ８００ごとに、キャリブレーションを行って決定してもよい。
【００３３】
また、意識ひきつけ量として、視認性、顕著性などの画面特徴量を利用してもよい。視認性による意識ひきつけ量は、例えば、非特許文献２に説明されており、顕著性による意識ひきつけ量は、例えば、非特許文献３に説明されている。また、意識ひきつけ量として、コントラストによる意識ひきつけ量、明度による意識ひきつけ量、動き変化量による意識ひきつけ量、及び彩度による意識ひきつけ量、のうちの１つ以上の意識ひきつけ量と、視認性、顕著性などの画面特徴量に基づく意識ひきつけ量との加算値又は重み付け加算値を利用してもよい。
【００３４】
【非特許文献２】Ｖａｌｅｒｏ  Ｌａｐａｒｒａほか２名、「Ｄｉｖｉｓｉｖｅ  Ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ｉｍａｇｅ  Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｍｅｔｒｉｃ  Ｒｅｖｉｓｉｔｅｄ」  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ、  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｖａｌｅｎｃｉａ、  ＪＯＳＡ  Ａ２７．４（２０１０）
【非特許文献３】吉田正俊、「サリエンシー・マップの視覚探索解析への応用」、日本神経回路学会誌、Ｖｏｌ．２１、Ｎｏ．１（２０１４）、ｐｐ．３−１２
【００３５】
図７（Ａ）から（Ｃ）は、意識ひきつけ量の評価方法の他の例を示す図である。映像生成部１２０は、図７（Ａ）に示されるように、学習映像５１１を複数の小領域に区分し、手元映像５２１とＣＦＳ映像５２２を複数の小領域に区分し、図７（Ｂ）に示されるように、学習映像５１１の小領域の意識ひきつけ量（例えば、Ｃｌ１１、Ｃｌ１２、…）と、手元映像５２１とＣＦＳ映像５２２の合成映像の小領域の意識ひきつけ量（例えば、Ｃｓ１１、Ｃｓ１２、…）から差分を計算してもよい。図７（Ｂ）に示されるように、差分ＤｘｙはＤｘｙ＝Ｃｓｘｙ−Ｃｌｘｙで得られる。ｘは、小領域の横方向の位置を示し、ｙは小領域の縦方向の位置を示す。例えば、ｘ＝１，２，３、ｙ＝１，２，３である。ただし、ｘ及びｙの最大値は、図示の例に限定されない。図７（Ｃ）に示されるように、全ての小領域において、Ｄｘｙ＞Ｔｘｙを満たすように、学習映像５１１、手元映像、ＣＦＳ映像を生成する。Ｔｘｙは、位置ｘ、ｙで特定される小領域の閾値である。
【００３６】
図８は、実施の形態１に係る情報処理装置１００及び映像提示装置１のハードウェア構成の例を示す図である。図８に示されるように、映像提示装置１は、情報処理装置１００と、ＨＭＤ５００と、撮像装置５３０とを有している。映像提示装置１は、ハードディスク装置などの記憶装置９３０を有してもよい。情報処理装置１００は、プログラムを格納するメモリ９２０と、このプログラムを実行するプロセッサ９１０とを有している。プログラムは、実施の形態１に係る情報処理方法を実施するための情報処理プログラムを含むことができる。図１に示される学習映像決定部１１０及び映像生成部１２０の機能の全体又は一部は、プログラムを実行するプロセッサ９１０によって実現されることができる。図１に示される学習映像決定部１１０及び映像生成部１２０の機能の全体又は一部は、半導体集積回路によって実現されてもよい。
【００３７】
以上に説明したように、実施の形態１に係る装置及び方法を用いれば、ユーザ８００は対象領域８１０に意識をひきつけながら無意識下で学習映像５１１を知覚することができる。つまり、ユーザ８００は、手元に意識を集中して作業を行いながら、学習映像５１１を閾下学習（「ながら学習」ともいう）することができる。
【００３８】
実施の形態２．
図９は、実施の形態２に係る情報処理装置２００及び映像提示装置２の構成を概略的に示す図である。情報処理装置２００は、実施の形態２に係る情報処理方法を実施することができる装置である。映像提示装置２は、情報処理装置２００と、映像表示装置としての３Ｄプロジェクタ６００と、撮像装置５３０とを有している。撮像装置５３０は、作業の進捗状況を検出するセンサ（例えば、深度センサ）であってもよい。情報処理装置２００は、映像情報に基づく映像を３Ｄプロジェクタ６００に表示させる。映像表示装置は、ユーザ８００の第１の目及び第２の目に互いに異なる映像を提供できる装置であれば、３Ｄプロジェクタ６００以外の装置であってもよい。
【００３９】
実施の形態２に係る情報処理装置２００は、３Ｄプロジェクタ６００に左目に提示される左目の映像５１０及び右目に提示される右目の映像５２０を提供する。情報処理装置２００は、学習映像決定部１１０と、映像生成部２２０とを有している。学習映像決定部１１０は、３Ｄプロジェクタ６００に提供される学習映像を決定する。
【００４０】
映像生成部２２０は、ユーザ８００が意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域８１０を見ながら、ユーザ８００に学習映像５１１を無意識下で知覚させる映像情報を生成する。図９に示されるように、映像生成部２２０は、例えば、意識ひきつけ映像生成部１２１と、意識ひきつけ映像評価部１２２と、映像出力部１２３と、知覚映像推定部２２１とを有している。これらの構成の動作は、後述される。
【００４１】
図１０（Ａ）から（Ｃ）は、左右の目に提示される映像の例及び意識下で知覚される映像の例をそれぞれ示す図である。図１０（Ａ）に示されるように、実施の形態２においては、左目の映像５１０は、ユーザ８００に学習させたい映像である学習映像５１１を含む。図１０（Ａ）に示されるように、実施の形態２においては、右目の映像５２０は、対象範囲映像としての手元映像を含まず、意識ひきつけ刺激映像としてＣＦＳ映像５２２を含む。
【００４２】
学習映像５１１は、ユーザ８００の左目に提示されているが、ＣＦＳ映像５２２の作用であるＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００によって意識されない映像である。つまり、学習映像５１１は、ユーザ８００の左目に提示されているが、ＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００が意識下で知覚していない映像である。このように、ＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００は、学習映像５１１を閾下学習することができる。意識ひきつけ刺激は、ＣＦＳ刺激、ＣＦＳ刺激の領域の移動の繰り返し、及びＣＦＳ刺激の領域のサイズの変更の繰り返しを含んでもよい。
【００４３】
図１０（Ａ）に示されるように、右目の映像５２０の全体がＣＦＳ映像５２２であり、図１０（Ｂ）に示されるように、ユーザ８００は、ＣＦＳ映像５２２を意識下で知覚し、学習映像５１１を意識下で知覚しない。このため、ＣＦＳ映像５２２のＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００の意識は対象領域８１０にひきつけられる。つまり、図１０（Ｃ）に示されるように、手元範囲８１０は、ＣＦＳ刺激によって、ユーザ８００によって意識下で知覚される。
【００４４】
ユーザ８００は、ＣＦＳ刺激によって、図１０（Ｃ）に示されるような状況を知覚する。つまり、ユーザ８００は、右目の映像５２０を意識下で知覚し、左目の映像５１０を意識下で知覚しない。しかし、ユーザ８００は、図１０（Ｂ）に示される映像を知覚し、現実の手元作業に意識を集中させながら、図１０（Ａ）に示される学習映像５１１を無意識下で知覚している。言い換えれば、ユーザ８００は、手元作業に意識を集中させながら、例えば、手元作業に関連する学習映像５１１を閾下学習している。
【００４５】
図１１は、実施の形態２に係る情報処理装置２００の動作を示すフローチャートである。学習映像決定部１１０の動作は、図４で説明したものと同じである。
【００４６】
映像生成部２２０は、ＣＦＳ刺激を生成し（ステップＳ１０６）、ＣＦＳ刺激を含むＣＦＳ映像５２２と学習映像５１１とを合成する処理を行う（ステップＳ２０１）。これらの処理は、例えば、図９に示される意識ひきつけ映像生成部によって行われる。
【００４７】
次に、映像生成部２２０は、ユーザ８００の左右の目によって知覚されるであろう映像を推定する。つまり、ユーザは、現実の手元作業を直接見ているので、左目には、現実の手元作業と学習映像５１１とが提示され、右目には、現実の手元作業とＣＦＳ映像５２２とが提示される。映像生成部２２０は、撮像装置５３０が撮影した映像と、学習映像５１１と、ＣＦＳ映像５２２とに基づいて、左目が知覚する映像と、右目が知覚する映像を推定する（ステップＳ２０２）。次に、映像生成部２２０は、左目の映像と右目の映像の各々について意識ひきつけ量を算出する（ステップＳ１０８）。次に、映像生成部２２０は、意識ひきつけ量を用いて、手元映像５２１に意識がひきつけられ、学習映像５１１に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。判定がＮＯの場合には、処理はステップＳ２０１に戻り、判定がＹＥＳの場合には、処理は、ステップＳ１１０に進む。これらの処理は、例えば、図９に示される知覚映像推定部２２１及び意識ひきつけ映像評価部１２２によって行われる。
【００４８】
処理がステップＳ１１０に進むと、映像生成部２２０は、ステップＳ２０１で生成された合成映像を３Ｄプロジェクタ６００に出力する。この処理は、例えば、図１に示される映像出力部１２３によって行われる。
【００４９】
図１２（Ａ）から（Ｃ）は、意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。映像生成部２２０は、現実の対象領域８１０と右目の映像５２０との組み合わせの意識ひきつけ量Ｃｓから、現実の対象領域８１０と左目の映像５１０と組み合わせの意識ひきつけ量Ｃｌを減算することによって得られた差分Ｄに基づいて、右目の映像５２０（実施の形態２ではＣＦＳ映像５２２）を生成する。つまり、映像生成部２２０は、Ｄ＝Ｃｓ−Ｃｌ＞Ｔを満たすように、右目の映像５２０（実施の形態２ではＣＦＳ映像５２２）を生成する。なお、意識ひきつけ量の差分として、図７（Ａ）から（Ｃ）に示されるような、小領域同士の差分が用いられてもよい。
【００５０】
映像生成部２２０は、意識ひきつけ量Ｃｌと意識ひきつけ量Ｃｓの求め方として、実施の形態１の場合と同様の方法を用いることができる。
【００５１】
図１３は、実施の形態２に係る情報処理装置２００及び映像提示装置２のハードウェア構成の例を示す図である。図１３に示されるように、映像提示装置２は、情報処理装置２００と、３Ｄプロジェクタ６００と、撮像装置５３０と、記憶装置９３０とを有している。情報処理装置２００は、プログラムを格納するメモリ９２０と、このプログラムを実行するプロセッサ９１０とを有している。プログラムは、実施の形態２に係る情報処理方法を実施するための情報処理プログラムを含むことができる。図９に示される学習映像決定部１１０及び映像生成部２２０の機能の全体又は一部は、プログラムを実行するプロセッサ９１０によって実現されることができる。学習映像決定部１１０及び映像生成部２２０の機能の全体又は一部は、半導体集積回路によって実現されてもよい。
【００５２】
以上に説明したように、実施の形態２に係る装置及び方法を用いれば、ユーザ８００は現実の対象領域８１０に意識をひきつけながら無意識下で学習映像５１１を知覚することができる。つまり、ユーザ８００は、手元に意識を集中して作業を行いながら、学習映像５１１を閾下学習することができる。
【００５３】
上記以外に関し、実施の形態２は、実施の形態１と同じである。
【００５４】
実施の形態３．
図１４は、実施の形態３に係る情報処理装置３００及び映像提示装置３の構成を概略的に示す図である。情報処理装置３００は、実施の形態３に係る情報処理方法を実施することができる装置である。映像提示装置３は、情報処理装置３００と、映像表示装置としてのＨＭＤ５００と、撮像装置５３０とを有している。
【００５５】
実施の形態３に係る情報処理装置３００は、ＨＭＤ５００によって提示される映像を提供する。情報処理装置３００は、学習映像決定部１１０と、映像生成部３２０とを有している。学習映像決定部１１０は、ＨＭＤ５００に提供される学習映像を決定する。
【００５６】
映像生成部３２０は、ユーザ８００に対象領域８１０を撮像装置で撮影した対象領域映像を見せながら、ユーザ８００に学習映像を無意識下で知覚させる映像情報を生成する。図１４に示されるように、映像生成部３２０は、例えば、意識ひきつけ映像生成部１２１と、意識ひきつけ映像評価部１２２と、映像出力部１２３と、視線推定部３２１と、映像領域分割部３２２とを有している。これらの構成の動作は、後述される。
【００５７】
図１５は、ユーザ８００の左右の目に提示される映像の例及び意識下で知覚される映像の例をそれぞれ示す図である。図１５に示されるように、実施の形態３においては、ユーザ８００の左右の目に同じ映像が提示される。図１５に示されるように、情報処理装置３００の映像生成部３２０は、ＨＭＤ５００に、ユーザ８００の視線を含む範囲である中心視野範囲８３０内に対象領域映像である手元映像５２１を提示させ且つ中心視野範囲８３０の外側の範囲である周辺視野範囲８４０内に学習映像５１１を提示させることによって、ユーザ８００に対象領域映像を意識下で知覚させながら、ユーザ８００に学習映像５１１を無意識下で知覚させる。
【００５８】
図１６は、実施の形態３に係る情報処理装置３００の動作を示すフローチャートである。学習映像決定部１１０の動作は、図４で説明したものと同じである。
【００５９】
映像生成部３２０は、視線を推定し（ステップＳ３０１）、手元映像５２１と学習映像５１１の位置を決定する（ステップＳ３０２）。これらの処理は、例えば、図１４に示される視線推定部３２１と意識ひきつけ映像生成部１２１によって行われる。
【００６０】
次に、映像生成部３２０は、ユーザ８００の左右の目の視野範囲を複数の小領域に区分し、小領域ごとに意識ひきつけ量を計算し、意識ひきつけ量を用いて、手元映像５２１に意識がひきつけられ、学習映像５１１に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。判定がＮＯの場合には、処理はステップＳ２０１に戻り、判定がＹＥＳの場合には、処理は、ステップＳ１１０に進む。これらの処理は、例えば、図９に示される映像領域分割部３２２及び意識ひきつけ映像評価部１２２によって行われる。
【００６１】
処理がステップＳ１１０に進むと、映像生成部３２０は、ステップＳ３０２で生成された映像をＨＭＤ５００に出力する。この処理は、例えば、図１４に示される映像出力部１２３によって行われる。
【００６２】
図１７から図２１は、実施の形態３における意識ひきつけ量の評価方法の例を示す図である。先ず、図１７に示されるように、映像生成部３２０は、ユーザ８００の視野範囲を複数の小領域に区分する。図１７には、視野範囲が、５行５列の２５個の小領域に区分された例を示す。ただし、小領域の数は２５個に限定されず、小領域の形状は矩形に限定されない。
【００６３】
次に、図１８に示されるように、映像生成部３２０は、小領域の意識ひきつけ量Ｖｃ１１、Ｖｃ１２、Ｖｃ１３、…を算出する。小領域の意識ひきつけ量は、実施の形態１の場合と同様に、例えば、映像のコントラストによる意識ひきつけ量Ｖｃ、明度による意識ひきつけ量Ｖｂ、動き変化量による意識ひきつけ量Ｖｄ、彩度による意識ひきつけ量Ｖｓ（すなわち、シャープネスによる意識ひきつけ量Ｖｈ）、及び視認性のレベルによる意識ひきつけ量Ｖｖ、のうちの１つ以上である。ただし、小領域の意識ひきつけ量は、他の画像特徴量（例えば、顕著性）による意識ひきつけ量を含んでもよい。
【００６４】
次に、図１９に示されるように、映像生成部３２０は、ユーザ８００の視線が視野範囲と交差する点である視線位置８５０を基準とし、視線位置８５０に基づく注意量Ｖｇを算出する。図１９に示されるように、注意量Ｖｇが小領域ごとに計算される。図１９の例では、視線位置８５０を含む小領域ではＶｇ＝１の最大値であり、視線位置８５０からはなれた位置の小領域の注意量Ｖｇは小さい。図１９の注意量は例であり、注意量の値は、図１９のものに限定されない。
【００６５】
次に、図２０に示されるように、映像生成部３２０は、小領域の意識ひきつけ量Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３、…を算出する。小領域の意識ひきつけ量は、実施の形態１の場合と同様に、例えば、映像のコントラストによる意識ひきつけ量Ｖｃ、明度による意識ひきつけ量Ｖｂ、動き変化量による意識ひきつけ量Ｖｄ、彩度による意識ひきつけ量Ｖｓ（すなわち、シャープネスによる意識ひきつけ量Ｖｈ）、及び視認性のレベルによる意識ひきつけ量Ｖｖ、のうちの１つ以上の加算値及び重み付け加算値である。小領域の意識ひきつけ量Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３、…は、例えば、以下の式（３）によって計算される。
Ｃ＝ｋｃ＊Ｖｃ＋ｋｂ＊Ｖｂ＋ｋｄ＊Ｖｄ              （３）
【００６６】
次に、図２１に示されるように、映像生成部３２０は、小領域のうちの手元映像５２１が表示される領域の意識ひきつけ量Ｃ２２、Ｃ２３、Ｃ２４、Ｃ３２、Ｃ３３、Ｃ３４、Ｃ４２、Ｃ４３、Ｃ４４を用いて、Ｃｓを算出する。映像生成部３２０は、小領域のうちの学習映像５１１が表示される領域の意識ひきつけ量Ｃ５５を用いて、Ｃｌを算出する。Ｃｓ及びＣｌは、例えば、以下の式（４）及び（５）によって計算される。
Cs=(C22+C23+C24+C32+C33+C34+C42+C43+C44)/9          （４）
Cl=(C55)/1                                          （５）
【００６７】
映像生成部３２０は、意識ひきつけ量Ｃｓから意識ひきつけ量Ｃｌを減算することによって得られた差分Ｄに基づいて、手元映像５２１と学習映像５１１の位置を決定する。
【００６８】
図２２は、実施の形態３における意識ひきつけ量の調整方法の例を示す図である。映像生成部３２０は、手元映像５２１の周囲又は近傍に意識ひきつけ刺激５４２を表示させてもよい。意識ひきつけ刺激５４２は、実施の形態１及び２のものと同様のものを使用できる。
【００６９】
図２３は、実施の形態３に係る情報処理装置３００及び映像提示装置３のハードウェア構成の例を示す図である。図２３に示されるように、映像提示装置３は、情報処理装置３００と、ＨＭＤ５００と、撮像装置５３０と、記憶装置９３０とを有している。情報処理装置３００は、プログラムを格納するメモリ９２０と、このプログラムを実行するプロセッサ９１０とを有している。プログラムは、実施の形態３に係る情報処理方法を実施するための情報処理プログラムを含むことができる。図１４に示される学習映像決定部１１０及び映像生成部３２０の機能の全体又は一部は、プログラムを実行するプロセッサ９１０によって実現されることができる。学習映像決定部１１０及び映像生成部２２０の機能の全体又は一部は、半導体集積回路によって実現されてもよい。
【００７０】
以上に説明したように、実施の形態３に係る装置及び方法を用いれば、ユーザ８００は対象領域８１０を撮影した手元映像５２１に意識をひきつけながら無意識下で学習映像５１１を知覚することができる。つまり、ユーザ８００は、手元に意識を集中して作業を行いながら、学習映像５１１を閾下学習することができる。
【００７１】
上記以外に関し、実施の形態３は、実施の形態１又は２と同じである。
【００７２】
実施の形態４．
図２４は、実施の形態４に係る情報処理装置４００及び映像提示装置４の構成を概略的に示す図である。情報処理装置４００は、実施の形態４に係る情報処理方法を実施することができる装置である。映像提示装置４は、情報処理装置４００と、映像表示装置としてのプロジェクタ７００と、撮像装置５３０とを有している。撮像装置５３０は、作業の進捗状況を検出するセンサであってもよい。
【００７３】
実施の形態４に係る情報処理装置４００は、プロジェクタ７００によって提示される映像を提供する。情報処理装置４００は、学習映像決定部１１０と、映像生成部４２０とを有している。学習映像決定部１１０は、プロジェクタ７００に提供される学習映像を決定する。
【００７４】
映像生成部４２０は、ユーザ８００が意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域８１０を見ながら、ユーザ８００に学習映像５１１を無意識下で知覚させる映像情報を生成する。図２４に示されるように、映像生成部４２０は、例えば、意識ひきつけ映像生成部１２１と、知覚映像推定部２２１と、意識ひきつけ映像評価部１２２と、映像出力部１２３と、視線推定部４２１と、映像領域分割部４２２とを有している。これらの構成の動作は、後述される。
【００７５】
図２５は、ユーザ８００の左右の目に提示される映像の例及び意識下で知覚される現実の対象領域の例をそれぞれ示す図である。図２５に示されるように、実施の形態４においては、ユーザ８００の左右の目に同じ映像が提示される。図２５に示されるように、情報処理装置４００の映像生成部４２０は、プロジェクタ７００に、ユーザ８００の視線位置８５０を含む範囲である中心視野範囲８３０の外側の範囲である周辺視野範囲８４０内に学習映像５１１を提示させることによって、ユーザ８００に現実の対象領域を意識下で知覚させながら、ユーザ８００に学習映像５１１を無意識下で知覚させる。
【００７６】
図２６は、実施の形態４に係る情報処理装置４００の動作を示すフローチャートである。学習映像決定部１１０の動作は、図４で説明したものと同じである。
【００７７】
映像生成部３２０は、視線位置８５０を推定し（ステップＳ４０１）、学習映像５１１の位置を決定する（ステップＳ４０２）。これらの処理は、例えば、図２４に示される視線推定部４２１と意識ひきつけ映像生成部１２１によって行われる。
【００７８】
次に、映像生成部４２０は、ユーザ８００の左右の目の視野範囲を複数の小領域に区分し、ユーザ８００に知覚されるであろう映像を推定し（ステップＳ４０３）、小領域ごとに意識ひきつけ量を計算し（ステップＳ４０４）、意識ひきつけ量を用いて、手元の現実の対象領域８１０に意識がひきつけられ、学習映像５１１に意識がひきつけられない状況が成立しているか否かを判定する（ステップＳ１０９）。判定がＮＯの場合には、処理はステップＳ２０１に戻り、判定がＹＥＳの場合には、処理は、ステップＳ１１０に進む。これらの処理は、例えば、図２４に示される知覚映像推定部２２１、映像領域分割部４２２、及び意識ひきつけ映像評価部１２２によって行われる。
【００７９】
処理がステップＳ１１０に進むと、映像生成部４２０は、ステップＳ４０２で生成された位置に表示される学習映像をプロジェクタ７００に出力する。この処理は、例えば、図２５に示される映像出力部１２３によって行われる。
【００８０】
映像生成部４２０は、中心視野範囲８３０及び周辺視野範囲８４０を複数の小領域に区分し、中心視野範囲８３０の複数の小領域の現実の領域の意識ひきつけ量から、周辺視野範囲８４０の複数の小領域の学習映像５１１及び学習映像に重なる現実の領域の組み合わせの意識ひきつけ量を減算することによって得られた差分Ｄに基づいて、学習映像５１１を生成する。ここで、学習映像５１１の生成は、学習映像５１１の位置の決定も含む。
【００８１】
図２７は、実施の形態４に係る情報処理装置４００及び映像提示装置４のハードウェア構成の例を示す図である。図２７に示されるように、映像提示装置４は、情報処理装置４００と、プロジェクタ７００と、撮像装置５３０と、記憶装置９３０とを有している。情報処理装置４００は、プログラムを格納するメモリ９２０と、このプログラムを実行するプロセッサ９１０とを有している。プログラムは、実施の形態３に係る情報処理方法を実施するための情報処理プログラムを含むことができる。
【００８２】
以上に説明したように、実施の形態４に係る装置及び方法を用いれば、ユーザ８００は対象領域８１０における作業に意識をひきつけながら無意識下で学習映像５１１を知覚することができる。つまり、ユーザ８００は、手元に意識を集中して作業を行いながら、学習映像５１１に閾下学習を行うことができる。
【００８３】
上記以外に関し、実施の形態４は、実施の形態１から３のいずれかと同じである。
【００８４】
変形例.
図２８は、変形例の情報処理装置４５０及び映像提示装置５の構成を示す図である。情報処理装置４５０は、映像生成部４６０を有している。映像生成部４６０は、利き目推定部４６１を有している点において、図１の映像生成部１２０と異なる。情報処理装置４５０は、利き目を推定し、又はユーザ８００の利き目情報を取得して、利き目に意識下で知覚されるべき手元映像５２１及びＣＦＳ映像５２２を提示し、利き目以外の目に学習映像５１１を提示する。この場合には、手元映像５２１に意識を向けながら、無意識下で学習映像５１１を知覚することができる確率が上がる。なお、映像生成部４６０は、ユーザ８００の左右の目の視力、生体反応、及び利き目のうちの１つ以上を含む事前取得情報に基づいて、生成される映像を修正してもよい。
【００８５】
なお、左右の目の視力、生体反応、及び利き目のうちの１つ以上の事前取得情報に基づく映像の修正は、実施の形態１から４のいずれにも適用可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１〜５  映像提示装置、  １００、２００、３００、４００、４５０  情報処理装置、  １１０  学習映像決定部、  １１１  学習映像分割部、  １１２  作業状況認識部、  １１３  学習映像切替部、  １２０、２２０、３２０、４２０、４６０  映像生成部、  １２１  意識ひきつけ映像生成部、  １２２  意識ひきつけ映像評価部、  １２３  映像出力部、  ２２１  知覚映像推定部、  ３２１、４２１  視線推定部、  ３２２、４２２  映像領域分割部、  ４６１  利き目推定部、  ５００  ＨＭＤ、  ５１０  左目の映像、  ５１１  学習映像、  ５２０  右目の映像、  ５２１  手元映像、  ５２２  ＣＦＳ映像、  ５３０  撮像装置、  ５４２  意識ひきつけ映像、  ６００  ３Ｄプロジェクタ、  ７００  プロジェクタ、  ８００  ユーザ、  ８１０  対象領域、  ８３０  中心視野範囲、  ８４０  周辺視野範囲、  ８５０  視線位置、  ９１０  プロセッサ、  ９２０  メモリ。
【要約】
情報処理装置（１００）は、映像情報に基づく映像を映像表示装置（５００）に表示させる装置であって、学習映像（５１１）を決定する学習映像決定部（１１０）と、ユーザが意識をひきつけながら知覚したい現実の対象領域（８１０）を見ながら又はユーザに対象領域（８１０）を撮像装置で撮影した対象領域映像（５２１）を見せながら、ユーザに学習映像（５１１）を無意識下で知覚させる映像情報を生成する映像生成部（１２０）とを有している。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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