(57)【要約】【課題】画像の再生とマイナスイオンの発生とを連動させることが可能なマイナスイオン発生制御システム、プロジェクタ、プログラム、情報記憶媒体およびマイナスイオン発生制御方法を提供すること。【解決手段】画像表示に使用されるＲＧＢ信号を入力する信号入力部１１０と、ＲＧＢ信号をＨＳＶ信号に変換してニューラルネットワーク処理によって当該ＲＧＢ信号がリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析部１３０と、画像信号が、リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、マイナスイオンを発生するようにマイナスイオン発生部１８０を制御する制御部１４０とをプロジェクタ２０に設ける。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像表示に使用される画像信号を入力する信号入力手段と、
当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析手段と、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生手段を制御する制御手段と、
を含み、
前記信号解析手段は、前記画像信号を明るさ指標値、彩度および色相によって表現される判定用画像信号に変換し、当該判定用画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とするマイナスイオン発生制御システム。
【請求項２】
請求項１において、
前記信号解析手段は、ニューラルネットワーク処理における学習処理によって前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とするマイナスイオン発生制御システム。
【請求項３】
請求項１、２のいずれかにおいて、
使用環境におけるマイナスイオン濃度を測定するマイナスイオン濃度測定手段を含み、
前記制御手段は、前記マイナスイオン濃度測定手段によって測定されたマイナスイオン濃度に基づき、前記マイナスイオン発生手段をフィードバック制御することを特徴とするマイナスイオン発生制御システム。
【請求項４】
画像信号を入力する信号入力手段と、
当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析手段と、
マイナスイオンを発生するマイナスイオン発生手段と、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすように前記マイナスイオン発生手段を制御する制御手段と、
前記画像信号に基づき、画像を投写する画像投写手段と、
を含み、
前記信号解析手段は、前記画像信号を明るさ指標値、彩度および色相によって表現される判定用画像信号に変換し、当該判定用画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とするプロジェクタ。
【請求項５】
請求項４において、
前記マイナスイオン発生手段は、前記プロジェクタに内蔵された冷却ファンの回転によってマイナスイオンを前記プロジェクタの外部に放出することを特徴とするプロジェクタ。
【請求項６】
コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
コンピュータを、
画像信号を入力する信号入力手段と、
当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析手段と、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生手段を制御する制御手段として機能させ、
前記信号解析手段は、前記画像信号を明るさ指標値、彩度および色相によって表現される判定用画像信号に変換し、当該判定用画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とするプログラム。
【請求項７】
コンピュータにより読み取り可能な情報記憶媒体であって、
コンピュータを、
画像信号を入力する信号入力手段と、
当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析手段と、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生手段を制御する制御手段として機能させるためのプログラムを記憶し、
前記信号解析手段は、前記画像信号を明るさ指標値、彩度および色相によって表現される判定用画像信号に変換し、当該判定用画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とする情報記憶媒体。
【請求項８】
画像表示装置によって画像表示に使用される画像信号を入力し、
当該画像信号をＲＧＢ形式で出力し、
当該ＲＧＢ形式の画像信号をＨＳＶ形式またはＨＬＳ形式に変換し、
当該ＨＳＶ形式またはＨＬＳ形式の画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定し、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生装置を制御することを特徴とするマイナスイオン発生制御方法。
【請求項９】
請求項８において、
ニューラルネットワーク処理における学習処理によって前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とするマイナスイオン発生制御方法。
【請求項１０】
請求項８、９のいずれかにおいて、
使用環境におけるマイナスイオン濃度を測定し、
測定したマイナスイオン濃度に基づき、前記マイナスイオン発生装置をフィードバック制御することを特徴とするマイナスイオン発生制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、マイナスイオン発生制御システム、プロジェクタ、プログラム、情報記憶媒体およびマイナスイオン発生制御方法に関する。
【０００２】
【背景技術】
マイナスイオンを発生する装置としては、例えば、特許文献１に記載された装置のように種々の装置が存在している。
【０００３】
また、マイナスイオン発生機能を有するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）も存在している。
【０００４】
【特許文献１】
特許第３０５１０５５号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、当該ＰＣは、単にＰＣとマイナスイオン発生装置とを組み合わせただけに過ぎない。このため、当該ＰＣにおいては、ＰＣの液晶ディスプレイによって表示される画像とマイナスイオンの発生量とは連動しておらず、マイナスイオンのリラクゼーション効果を十分に発揮できていない。
【０００６】
また、ユーザーが、滝等の映像や音声が記録されたＤＶＤ−ＲＯＭ等を、ＴＶ等を用いて再生し、同時に空気清浄器等を用いてマイナスイオンを発生する場合であっても、映像や音声とマイナスイオンの発生とは同期していないため、マイナスイオンのリラクゼーション効果を十分に発揮できすることはできない。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、その目的は、画像の再生とマイナスイオンの発生とを連動させることが可能なマイナスイオン発生制御システム、プロジェクタ、プログラム、情報記憶媒体およびマイナスイオン発生制御方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明に係るマイナスイオン発生制御システムは、画像表示に使用される画像信号を入力する信号入力手段と、
当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析手段と、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生手段を制御する制御手段と、
を含み、
前記信号解析手段は、前記画像信号を明るさ指標値、彩度および色相によって表現される判定用画像信号に変換し、当該判定用画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係るプロジェクタは、画像信号を入力する信号入力手段と、
当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析手段と、
マイナスイオンを発生するマイナスイオン発生手段と、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすように前記マイナスイオン発生手段を制御する制御手段と、
前記画像信号に基づき、画像を投写する画像投写手段と、
を含み、
前記信号解析手段は、前記画像信号を明るさ指標値、彩度および色相によって表現される判定用画像信号に変換し、当該判定用画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係るプログラムは、コンピュータにより読み取り可能なプログラムであって、
コンピュータを、
画像信号を入力する信号入力手段と、
当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析手段と、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生手段を制御する制御手段として機能させ、
前記信号解析手段は、前記画像信号を明るさ指標値、彩度および色相によって表現される判定用画像信号に変換し、当該判定用画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る情報記憶媒体は、コンピュータにより読み取り可能な情報記憶媒体であって、
コンピュータを、
画像信号を入力する信号入力手段と、
当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析手段と、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生手段を制御する制御手段として機能させるためのプログラムを記憶し、
前記信号解析手段は、前記画像信号を明るさ指標値、彩度および色相によって表現される判定用画像信号に変換し、当該判定用画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係るマイナスイオン発生制御方法は、画像表示装置によって画像表示に使用される画像信号を入力し、
当該画像信号をＲＧＢ形式で出力し、
当該ＲＧＢ形式の画像信号をＨＳＶ形式またはＨＬＳ形式に変換し、
当該ＨＳＶ形式またはＨＬＳ形式の画像信号と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づき、前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定し、
前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号である場合、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生装置を制御することを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、マイナスイオン発生制御システム等は、画像信号がリラクゼーション対象画像用の画像信号である場合にマイナスイオンを発生するように制御することにより、リラクゼーション対象画像の再生と、マイナスイオンの発生とを連動させることができる。
【００１４】
また、これに加え、マイナスイオン発生制御システム等は、上記判定を行う際に、明るさ指標値、彩度、色相を表す判定用画像信号（ＨＳＶ形式、ＨＬＳ形式等の画像信号）と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づいて判定を行うことにより、画像の特徴を正確に把握し、正確な判定を行うことができる。
【００１５】
なお、ここで、リラクゼーション対象画像としては、例えば、森林、滝、山等の自然画像が該当する。また、明るさ指標値としては、例えば、明度、輝度等が該当する。また、ここで、ＨＳＶは、色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（Ｖａｌｕｅ）を表し、ＨＬＳは、色相（Ｈｕｅ）、輝度（Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）を表す。
【００１６】
また、前記マイナスイオン発生制御システム、前記プロジェクタ、前記プログラムおよび前記情報記憶媒体において、前記信号解析手段は、ニューラルネットワーク処理における学習処理によって前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定してもよい。
【００１７】
また、前記マイナスイオン発生制御方法において、ニューラルネットワーク処理における学習処理によって前記画像信号が、前記リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定してもよい。
【００１８】
これによれば、マイナスイオン発生制御システム等は、ニューラルネットワーク処理における学習処理によって判定を行うことにより、判定を繰り返し行えば、より判定精度を高めることができる。
【００１９】
また、前記マイナスイオン発生制御システムおよび前記プロジェクタにおいて、使用環境におけるマイナスイオン濃度を測定するマイナスイオン濃度測定手段を含み、
前記制御手段は、前記マイナスイオン濃度測定手段によって測定されたマイナスイオン濃度に基づき、前記マイナスイオン発生手段をフィードバック制御してもよい。
【００２０】
また、前記プログラムおよび前記情報記憶媒体において、使用環境におけるマイナスイオン濃度を測定するマイナスイオン濃度測定手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記憶し、
前記制御手段は、前記マイナスイオン濃度測定手段によって測定されたマイナスイオン濃度に基づき、前記マイナスイオン発生手段をフィードバック制御してもよい。
【００２１】
また、前記マイナスイオン発生制御方法において、使用環境におけるマイナスイオン濃度を測定し、
測定したマイナスイオン濃度に基づき、前記マイナスイオン発生装置をフィードバック制御してもよい。
【００２２】
これによれば、マイナスイオン発生制御システム等は、外部環境が想定した環境とは異なる場合であっても、フィードバック制御を行うことにより、実際のマイナスイオン発生量を想定したマイナスイオン発生量と同等にすることができるため、外部環境によらずにリラクゼーション効果を高めることができる。
【００２３】
また、前記プロジェクタにおいて、前記マイナスイオン発生手段は、前記プロジェクタに内蔵された冷却ファンの回転によってマイナスイオンを前記プロジェクタの外部に放出してもよい。
【００２４】
これによれば、プロジェクタは、一般的に使用されている冷却ファンの回転によってマイナスイオンを外部に放出することができるため、マイナスイオン発生用の排出機構を設けることなく、リラクゼーション効果を高めることができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を、マイナスイオン発生装置を内蔵したプロジェクタに適用した場合を例に採り、図面を参照しつつ説明する。なお、以下に示す実施形態は、特許請求の範囲に記載された発明の内容を何ら限定するものではない。また、以下の実施形態に示す構成の全てが、特許請求の範囲に記載された発明の解決手段として必須であるとは限らない。
【００２６】
（システム全体の説明）
図１は、本実施形態の一例に係るプロジェクタ２０の概略説明図である。
【００２７】
スクリーン１０のほぼ正面に設けられたプロジェクタ２０は、種々の画像を投写する。これにより、スクリーン１０上に画像の投写領域１２が形成される。
【００２８】
従来のプロジェクタは、単に画像を投写するだけであったが、本実施形態に係るプロジェクタ２０は、画像の内容に応じてマイナスイオンを発生する機能を有する。
【００２９】
例えば、プロジェクタ２０は、滝の画像を投写するとともに、マイナスイオンを発生する。これにより、滝の画像を投写するだけの場合と比べ、リラクゼーション効果を高めることができる。
【００３０】
次に、このような機能を実現するためのプロジェクタ２０の機能ブロックについて説明する。
【００３１】
図２は、本実施形態の一例に係るプロジェクタ２０の機能ブロック図である。
【００３２】
プロジェクタ２０は、画像信号および音声信号を入力する信号入力部１１０と、当該画像信号が、所定のリラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを判定する信号解析部１３０と、マイナスイオンを発生するマイナスイオン発生部１８０と、マイナスイオン発生部１８０を制御する制御部１４０と、プロジェクタ２０を冷却する冷却部１７０と、記憶部１２０と、タイマー部１６０とを含んで構成されている。
【００３３】
また、記憶部１２０は、解析用データ１２２と、制御用データ１２４と、出力用データ１２６とを記憶している。
【００３４】
また、プロジェクタ２０は、画像信号等を変換する信号変換部１１２と、変換後の音声信号に基づき、音声を出力する音声出力部１９９と、変換後の画像信号に基づき、画像を投写する画像投写部１９０とを含んで構成されている。
【００３５】
また、画像投写部１９０は、空間光変調器１９２と、画像信号に基づき、空間光変調器１９２を駆動する駆動部１９４と、空間光変調器１９２に光を出力する光源１９６と、空間光変調器１９２で変調された光を投写するレンズ１９８とを含んで構成されている。
【００３６】
ここで、信号解析部１３０についてより詳細に説明する。
【００３７】
図３は、本実施形態の一例に信号解析部１３０の機能ブロック図である。
【００３８】
また、信号解析部１３０は、ＲＧＢ信号を、色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）および明るさ指標値の一種である明度（Ｖａｌｕｅ）によって表現される判定用画像信号であるＨＳＶ信号に変換するＲＧＢ−ＨＳＶ変換部１３２と、変換後のＨ、Ｓ、Ｖのそれぞれの値の１垂直走査期間分または所定の画像領域分の平均値を演算する平均値演算部１３４と、当該平均値（Ｈａｖｒ，Ｓａｖｒ，Ｖａｖｒ）と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データ１２２とに基づき、画像信号が、リラクゼーション対象画像用の画像信号かどうかを示す情報を出力するニューラルネットワーク処理部１３６とを含んで構成されている。
【００３９】
次に、これらの各部を実現するためのハードウェア構成について説明する。
【００４０】
図４は、本実施形態の一例に係るプロジェクタ２０のハードウェアブロック図である。
【００４１】
例えば、信号入力部１２０、信号解析部１３０、信号変換部１１２としては、例えば画像処理回路９７０等、制御部１４０としては、例えばＣＰＵ９１０等、マイナスイオン濃度測定部１５０としては、例えばセンサーを有するマイナスイオン濃度測定装置９３０等、タイマー部１６０としては、例えばシステムタイマー９９２等、冷却部１７０としては、例えば冷却ファン９９０等、マイナスイオン発生部１８０としては、例えばマイナスイオン発生装置９４０等を用いて実現できる。なお、マイナスイオン濃度測定装置９３０やマイナスイオン発生装置９４０には一般的に用いられている装置を適用すればよい。
【００４２】
また、これらの各部はシステムバス９８０を介して相互に情報をやりとりすることが可能である。また、これらの各部は回路のようにハードウェア的に実現してもよいし、ドライバのようにソフトウェア的に実現してもよい。
【００４３】
さらに、制御部１４０等としてコンピュータを機能させるためのプログラムを記憶した情報記憶媒体９００からプログラムを読み取って制御部１４０等の機能をコンピュータに実現させてもよい。
【００４４】
このような情報記憶媒体９００としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等を適用でき、そのプログラムの読み取り方式は接触方式であっても、非接触方式であってもよい。
【００４５】
また、情報記憶媒体９００に代えて、上述した各機能を実現するためのプログラム等を、伝送路を介してホスト装置等からダウンロードすることによって上述した各機能を実現することも可能である。
【００４６】
（画像処理の流れの説明）
次に、これらの各部を用いた画像処理の流れについて説明する。
【００４７】
図５は、本実施形態の一例に係るマイナスイオン発生制御処理の流れを示すフローチャートである。
【００４８】
プロジェクタ２０は、ＴＶ、ビデオ再生装置、ＤＶＤ再生装置等から種々の画像の画像信号（ＲＧＢ信号）を入力する。このため、信号入力部１１０は、画像表示に用いられるＲＧＢ信号を入力する（ステップＳ１）。
【００４９】
そして、信号解析部１３０は、当該ＲＧＢ信号が、リラクゼーション対象画像を示すＲＧＢ信号であるかどうかを判定するために信号解析処理（ステップＳ２）を行う。
【００５０】
ここで、信号解析処理についてより詳細に説明する。
【００５１】
図６は、本実施形態の一例に係る信号解析処理の流れを示すフローチャートである。
【００５２】
まず、ＲＧＢ−ＨＳＶ変換部１３２は、信号入力部１１０からのＲＧＢ信号の各色信号成分（Ｒ信号、Ｇ信号、Ｂ信号）をＨＳＶ信号の各信号成分（Ｈ信号：色相、Ｓ信号、Ｖ信号）に変換する（ステップＳ１１）。これは、人間の色表現特性の色相、明度、彩度の各々の変化に対する感度が異なり、各情報を分離して扱う必要があるからである。また、ＲＧＢ色空間ではＲＧＢの３色の相関が強いため、各情報を分離して扱うことが難しいためでもある。
【００５３】
そして、平均値演算部１３４は、所定範囲（例えば、１垂直期間または所定の画像領域）のＨ、Ｓ、Ｖのそれぞれの総和を演算し、それぞれの平均値を演算し、Ｈａｖｒ、Ｓａｖｒ、Ｖａｖｒとして出力する（ステップＳ１２）。
【００５４】
そして、ニューラルネットワーク処理部１３６は、これらの平均値（Ｈａｖｒ、Ｓａｖｒ、Ｖａｖｒ）と解析用データ１２２とに基づき、ニューラルネットワーク処理を用いてマイナスイオン発生対象かどうかを示す信号を出力する（ステップＳ１３）。
【００５５】
一般的に、ニューラルネットワーク処理とは、ニューロンの人工的なモデルであるユニットを結合して情報処理を行うものである。ニューラルネットワークにおいて信号は一方向のみに伝わり、ある重み（結合荷重）をつけられてユニットに入力される。そして、ユニットでは重み付けされた入力値の総和が取られ、応答関数ｆによって変形された後、出力される。応答関数には一般的に、階段関数やシグモイド関数が用いられる。例えば、シグモイド関数ｆ（Ｘ）＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｔＸ））、ただし、ｔは定数、である。
【００５６】
本実施例におけるニューラルネットワークでは、階層型ニューラルネットワークを用いている。入力層のユニット数は３であり、ニューラルネットワーク処理部１３６は、それぞれのユニットにＨａｖｒ、Ｓａｖｒ、Ｖａｖｒを入力する。
【００５７】
また、本実施例における中間層および出力層のユニット数は４である。なお、中間層は、一般的に中間層数＝（出力層＋入力層）／２で十分といわれている。
【００５８】
このニューラルネットワークの学習には、例えば一般的なＢＰ（Ｂａｃｋ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）処理を用いてもよい。また、解析用データ１２２の一部である学習データとしては、数種類の自然画像を示すデータを適用する。
【００５９】
ＢＰ処理においては、ある学習データを入力したときに出力層と教師信号との誤差を最小にするように、入力層、出力層−中間層間の結合荷重とオフセット（閾値：応答関数ｆ（ｘ）においてシグモイド関数を用いた場合、０．５となるｘの値。階段関数を用いた場合では０から１になるｘの値。）を変化させることで学習が行われる。
【００６０】
例えば、本実施例の場合、４種類の画像を識別したい場合は、出力層のユニットの教師信号を｛１，０，０，０｝、｛０，１，０，０｝、｛０，０，１，０｝、｛０，０，０，１｝と設定し、学習データの画像のＨａｖｒ、Ｓａｖｒ、Ｖａｖｒの値を入力層に入力し、出力層からの出力と教師信号との誤差を最小にするように中間層の結合荷重を変化させる。
【００６１】
そして、最終的に誤差が所定値以下、例えば０．０５以下になったときに学習が完了する。学習にかかる時間は増加するが、より多くの種類の画像を識別したい場合は、教師信号のパターンを増やせばよい（例えば｛１，１，０，０｝、｛１，０，１，０｝等）。
【００６２】
以上の学習処理が完了することにより、ニューラルネットワーク処理部１３６は、リラクゼーション対象画像として４種類の画像（例えば、森林の画像、滝の画像、山の画像、海の画像等）を識別することができるようになる。
【００６３】
このように、多種類の画像を識別することができるため、各画像に対して適応的にマイナスイオン発生量を制御することが可能となる。特に、マイナスイオンが多いとされている自然画像は、ある程度特徴的なＨＳＶのそれぞれの値が得られる。
【００６４】
これは、自然画像に存在する色調は人工的な色を含まないため、リラクゼーション対象画像における色調はある程度限定されるからである。また、自然画像においては、緑色が多い、滝の部分は明度が高い等の特徴があるため、ＨＳＶのそれぞれの値は特徴的な値となる。
【００６５】
このように、画像の識別において、ニューラルネットワーク処理を適用することにより、画像の識別が比較的容易となり、高精度の識別を行うことが可能となる。
【００６６】
学習を終えたニューラルネットワーク処理部１３６は、例えば、マイナスイオン発生対象画像（例えば、森林の画像、滝の画像、山の画像、海の画像等）の画像信号が入力された場合、その画像に対応する学習に用いた教師信号のパターン（例えば、｛１，０，０，０｝、｛０，１，０，０｝、｛０，０，１，０｝、｛０，０，０，１｝）を出力する。また、学習を終えたニューラルネットワーク処理部１３６は、マイナスイオン発生対象画像以外の画像信号が入力された場合、その学習に用いた教師信号のパターンでないパターン（例えば、｛１，０，１，０｝、｛１，１，１，０｝等）を出力する。
【００６７】
制御部１４０は、信号解析部１３０からの出力信号に基づき、マイナスイオン発生対象であるかどうかを判定する（ステップＳ３）。
【００６８】
マイナスイオン発生対象である場合、制御部１４０は、マイナスイオン濃度測定部１５０にプロジェクタ２０の外部のマイナスイオン濃度を測定するようにマイナスイオン濃度測定部１５０に制御信号を出力する。マイナスイオン濃度測定部１５０は、当該制御信号に基づき、マイナスイオン濃度を測定する（ステップＳ４）。
【００６９】
また、制御部１４０は、マイナスイオン濃度測定部１５０によって測定されたマイナスイオン濃度と、制御用データ１２４に基づき、マイナスイオンを発生するようにマイナスイオン発生部１８０に制御信号を出力する。マイナスイオン発生部１８０は、当該制御信号に基づき、冷却部１７０のファンによってマイナスイオンをプロジェクタ２０の外部に放出する（ステップＳ５）。
【００７０】
画像投写部１９０は、信号変換部１１２によって変換された画像信号に基づき画像を投写する。また、音声出力部１９９は、信号変換部１１２によって変換された画像信号に基づき音声を出力する。これにより、プロジェクタ２０は、画像と音声を出力する（ステップＳ６）。
【００７１】
そして、プロジェクタ２０は、ステップＳ１〜Ｓ６の処理を終了するまで（ステップＳ７）繰り返し実行する。
【００７２】
以上のように、本実施形態によれば、プロジェクタ２０は、画像信号がリラクゼーション対象画像用の画像信号である場合にマイナスイオンを発生するように制御することにより、リラクゼーション対象画像の再生と、マイナスイオンの発生とを連動させることができる。
【００７３】
これにより、画像表示装置がリラクゼーション対象画像を再生し、空気清浄器がマイナスイオンの発生を行うといった個別に処理する場合と比べ、視覚（映像）によるリラクゼーション効果と視覚以外（マイナスイオン）のリラクゼーション効果を連動させることができるため、リラクゼーション効果をより高めることができる。
【００７４】
また、これに加え、マイナスイオン発生制御システム等は、上記判定を行う際に、明るさ指標値、彩度、色相を表す判定用画像信号（ＨＳＶ形式、ＨＬＳ形式等の画像信号）と、リラクゼーション対象画像の特徴を示す解析用データとに基づいて判定を行うことにより、画像の特徴を正確に把握し、正確な判定を行うことができる。
【００７５】
また、本実施形態によれば、プロジェクタ２０は、ニューラルネットワーク処理における学習処理によって判定を行うことにより、判定を繰り返し行えば、より判定精度を高めることができる。
【００７６】
また、プロジェクタ２０は、使用環境におけるマイナスイオン濃度を測定し、測定したマイナスイオン濃度に基づき、マイナスイオン発生部１８０をフィードバック制御することにより、外部環境が想定した環境とは異なる場合であっても、実際のマイナスイオン発生量を想定したマイナスイオン発生量と同等にすることができるため、外部環境によらずにリラクゼーション効果を高めることができる。
【００７７】
また、本実施形態によれば、プロジェクタ２０に内蔵された冷却ファンの回転によってマイナスイオンをプロジェクタ２０の外部に放出することができるため、マイナスイオン発生用の排出機構を設けることなく、リラクゼーション効果を高めることができる。
【００７８】
特に、プロジェクタ２０の有する画像投写機能に加えてマイナスイオン発生機能を付加することにより、映像によるリラクゼーション効果とマイナスイオンによるリラクゼーション効果を１台の装置で発揮することができる。
【００７９】
（変形例）
以上、本発明を適用した好適な実施の形態について説明してきたが、本発明の適用は上述した実施例に限定されない。
【００８０】
例えば、上述した実施例では、実際の画像を解析してマイナスイオンを発生したが、例えば、ユーザーの指示に応じてマイナスイオンを発生させてもよい。
【００８１】
図７は、本実施形態の他の一例に係るマイナスイオン発生制御処理の流れを示すフローチャートである。
【００８２】
ユーザーは、ＯＳＤ（Ｏｎ  Ｓｃｒｅｅｎ  Ｄｉｓｐｌａｙ）操作やリモコン操作により、通常のビデオ等からの入力映像と、リラクゼーションモードの場合に再生するあらかじめプロジェクタ２０に記憶された映像とを切り替える。制御部１４０は、この操作情報に基づき、記憶部１２０にユーザー指示データを記憶しておく。
【００８３】
そして、制御部１４０は、記憶部１２０に記憶されたユーザー指示データに基づき、プロジェクタ２０がリラクゼーションモードで動作しているかどうかを判定する（ステップＳ２１）。
【００８４】
そして、ユーザーがプロジェクタ２０のリモコン等を用いてマイナスイオン発生パターンと映像有無を選択する（ステップＳ２２）。制御部１４０は、当該指示をユーザー指示データの一部として記憶部１２０に記憶する。
【００８５】
ここで、マイナスイオン発生パターンについて説明する。
【００８６】
図８は、本実施形態の一例に係るマイナスイオン発生パターンの模式図であり、図８（Ａ）は、本実施形態の一例に係る第１のマイナスイオン発生パターンの模式図であり、図８（Ｂ）は、本実施形態の一例に係る第２のマイナスイオン発生パターンの模式図であり、図８（Ｃ）は、本実施形態の一例に係る第３のマイナスイオン発生パターンの模式図である。
【００８７】
例えば、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に示すように、マイナスイオン発生パターンとしては種々のパターンを採用可能である。なお、これらのマイナスイオン発生パターンを示すデータは、制御用データ１２４の一部として記憶部１２０に記憶されている。
【００８８】
そして、制御部１４０は、ユーザー指示データに基づき、ユーザーが「映像あり」を選択したかどうかを判定する（ステップＳ２３）。
【００８９】
「映像あり」を選択した場合、制御部１４０は、当該映像を示すデータを出力用データ１２６から検索し、信号変換部１１２に転送する。そして、画像投写部１９０は、信号変換部１１２からの画像信号に基づき、画像を投写する（ステップＳ２４）。
【００９０】
なお、ユーザーが「映像あり」を選択しなかった場合、プロジェクタ２０は、この処理（ステップＳ２４）を実行しない。
【００９１】
そして、制御部１４０は、記憶部１２０のユーザー指示データに基づき、ユーザーがどのマイナスイオン発生パターンを選択したかを判別し、当該パターンに応じたデータを制御用データ１２４から選択する（ステップＳ２５）。
【００９２】
そして、制御部１４０は、当該データに基づくパターンでマイナスイオンを発生するようにマイナスイオン発生部１８０を制御する。より具体的には、マイナスイオン発生パターンは、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）に示すように、経過時間とマイナスイオン発生量との関係を示すものである。
【００９３】
制御部１４０は、タイマー部１６０のタイマー値に基づいて経過時間を把握し、当該経過時間におけるマイナスイオン発生量を示す制御信号をマイナスイオン発生部１８０に送ることにより、マイナスイオン発生部１８０は、経過時間に応じて適切にマイナスイオンを発生することができる（ステップＳ２６）。
【００９４】
また、１つの再生画像（静止状態の画像）におけるリラクゼーション対象画像（森林、滝等）の占める割合に応じてマイナスイオン濃度を調整してもよい。
【００９５】
図９は、本実施形態の一例に係る制御用データ１２４のデータ構造を示す模式図である。
【００９６】
例えば、制御用データ１２４として、再生画像に森林画像が全く含まれない場合にはマイナスイオン濃度が５０００個／ｃｃであり、森林画像が占める割合が増えるにしたがってマイナスイオン濃度を増やし、森林画像が占める割合が１００％である場合にはマイナスイオン濃度を５０００００個／ｃｃとするようなデータを採用してもよい。
【００９７】
なお、この割合の演算は、例えば、信号解析部１３０が、１つの画像を示す画像信号を複数の領域に分割して上述した判定処理を行うことにより、各領域にリラクゼーション対象画像が含まれるかどうかを判別し、その結果、割合の演算も行うことができる。より具体的には、例えば、１画像を１００の領域に分割し、当該１００の領域のうちの５０の領域にリラクゼーション対象画像が含まれるのであれば、再生画像に占めるリラクゼーション対象画像の割合は５０％である。
【００９８】
これによれば、制御部１４０は、再生画像に占めるリラクゼーション対象画像の割合を示す信号解析部１３０からの解析情報と、制御用データ１２４に基づいて制御を行うことにより、再生画像（静止状態の画像）におけるリラクゼーション対象画像（森林、滝等）の占める割合に応じてマイナスイオン濃度を調整することができる。
【００９９】
また、上述した実施例ではリラクゼーション対象画像である場合のみマイナスイオンを発生させたが、制御部１４０は、リラクゼーション対象画像である場合にもマイナスイオンを発生し、リラクゼーション対象画像である場合にリラクゼーション対象画像でない場合と比べてマイナスイオン発生量を増やすようにマイナスイオン発生部１８０を制御してもよい。
【０１００】
また、画像を再生していない空き時間等に、プロジェクタ２０内部にプラスイオンを放出して埃等をプラスイオンに帯電させ、マイナスイオン発生部１８０によってプロジェクタ２０内部にマイナスイオンを放出することにより、プロジェクタ２０内部の埃等を除去するようにプロジェクタ２０を構成してもよい。
【０１０１】
また、上述した実施例では、画像を解析したが、同様に、音声信号を解析して音と連動してマイナスイオンを発生させてもよいし、画像と音の両方に連動してマイナスイオンを発生させてもよい。また、香りと連動してマイナスイオンを発生させてもよい。
【０１０２】
さらに、上述したマイナスイオン発生制御システムは、プロジェクタ２０のような液晶プロジェクタに限定されず、例えば、ＤＭＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｍｉｃｒｏｍｉｒｒｏｒ  Ｄｅｖｉｃｅ）を用いたプロジェクタ、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＰＤＰ（Ｐｌａｓｍａ  Ｄｉｓｐｌａｙ  Ｐａｎｅｌ）、ＦＥＤ（Ｆｉｅｌｄ  Ｅｍｉｓｓｉｏｎ  Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）、直視型液晶表示装置等の種々の表示装置に実装してもよい。なお、ＤＭＤは米国テキサスインスツルメンツ社の商標である。
【０１０３】
また、マイナスイオン発生制御システムを表示装置に組み込むのではなく、表示装置やマイナスイオン発生装置とは別の単体の装置として実現してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の一例に係るプロジェクタの概略説明図である。
【図２】本実施形態の一例に係るプロジェクタの機能ブロック図である。
【図３】本実施形態の一例に信号解析部の機能ブロック図である。
【図４】本実施形態の一例に係るプロジェクタのハードウェアブロック図である。
【図５】本実施形態の一例に係るマイナスイオン発生制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本実施形態の一例に係る信号解析処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】本実施形態の他の一例に係るマイナスイオン発生制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本実施形態の一例に係るマイナスイオン発生パターンの模式図であり、図８（Ａ）は、本実施形態の一例に係る第１のマイナスイオン発生パターンの模式図であり、図８（Ｂ）は、本実施形態の一例に係る第２のマイナスイオン発生パターンの模式図であり、図８（Ｃ）は、本実施形態の一例に係る第３のマイナスイオン発生パターンの模式図である。
【図９】本実施形態の一例に係る制御用データのデータ構造を示す模式図である。
【符号の説明】
１１０  信号入力部、１２０  記憶部、１２２  解析用データ、１２４  制御用データ、１２６  出力用データ、１３０  信号解析部、１４０  制御部、１５０  マイナスイオン濃度測定部、１６０  タイマー部、１７０  冷却部、１８０マイナスイオン発生部、１９０  画像投写部、９００  情報記憶媒体
【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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