(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置であって、
評価対象となる被評価ドキュメントのタイプを、前記被評価ドキュメントの輝度の最大値と最小値との差が所定値以上であれば前記被評価ドキュメントが発光型又は透過型のメディアによって表現されるドキュメントと判別し、所定値未満であれば反射型のメディアによって表現されるドキュメントと判別するドキュメント判別手段と、
前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
ドキュメントのタイプ毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントのタイプ及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、
前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項２】
請求項１に記載のドキュメント印象評価装置であって、
前記出力手段は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、前記分割画面領域毎に前記条件を割り当て、前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす前記条件に対応する前記分割画面領域に前記抽出された表現情報を表示することを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のドキュメント印象評価装置であって、
前記出力手段は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、前記分割画面領域毎に前記条件を割り当て、前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす前記条件に対応する前記分割画面領域に前記被評価ドキュメントの特徴量に関する情報を表示することを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項４】
ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価を行うためのドキュメント印象評価プログラムであって、
コンピュータを、
評価対象となる被評価ドキュメントのタイプを、前記被評価ドキュメントの輝度の最大値と最小値との差が所定値以上であれば前記被評価ドキュメントが発光型又は透過型のメディアによって表現されるドキュメントと判別し、所定値未満であれば反射型のメディアによって表現されるドキュメントと判別するドキュメント判別手段と、
前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
ドキュメントのタイプ毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントのタイプ及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、
前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、
として機能させることを特徴とするドキュメント印象評価プログラム。
【請求項５】
ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置であって、
評価対象となる被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
ユーザによって入力された前記被評価ドキュメントが発光型又は透過型又は反射型のいずれのメディアによって表現されるドキュメントであるかを示す前記被評価ドキュメントのタイプ毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントのタイプ及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、
前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするドキュメント印象評価装置。
【請求項６】
ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価を行うためのドキュメント印象評価プログラムであって、
コンピュータを、
評価対象となる被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
ユーザによって入力された前記被評価ドキュメントが発光型又は透過型又は反射型のいずれのメディアによって表現されるドキュメントであるかを示す前記被評価ドキュメントのタイプ毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントのタイプ及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、
前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、
として機能させることを特徴とするドキュメント印象評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ドキュメントから取得される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置及びドキュメント印象評価プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業のコーポレートマーク、商品、プレゼンテーション資料やウェブサイトのページ等の近年の情報処理の高速化及び大容量化に伴って、プレゼンテーション資料や各種のウェブサイトにおいて多数の色彩を施されたドキュメントが利用されるようになっている。これらのドキュメントにおいては、ドキュメント中に用いられる色の選択、配置、面積及び面積比などによって、人間に与える視覚的な印象が大きく異なる。
【０００３】
しかしながら、実際のドキュメント作成の多くは一般的なユーザに委ねられている。ドキュメント作成に不慣れな一般的なユーザは、ドキュメントをいかに着色及び配色することによって、自分の意図する雰囲気、美観及び視認性が得ることができるか分からないことが多い。また、ドキュメント作成の専門家にとっても、作成したドキュメントがユーザに与える印象を客観的に評価する手段が必要とされている。
【０００４】
この問題を解決するために、人間の感性に基づいた処理やドキュメント評価の研究が盛んに行われており、なかでも人間の感性を評価する感性評価手段と、その結果とドキュメントの特徴とを解析するドキュメント解析手段とを結びつけた感性的ドキュメント作成支援手段が数多く提案されている。
【０００５】
特許文献１及び特許文献２には、対話型の配色支援方法及びそれを用いた配色支援装置が開示されている。この配色支援方法では、ユーザが画像データを編集する際に、画像の背景、文字又はグラフなどの配色の適正を具体的な数値として提示したり、配色に適した色彩を候補として提示したりする。
【０００６】
また、特許文献３には、画像に関する視覚的な特徴量に対する条件と画像を見た人が感じる印象を表す表現情報とを関連付けたデータベースを参照して、評価対象となる画像から特徴量を抽出し、抽出された特徴量が満たす条件と関連付けられた表現情報を抽出し、その表現情報を画像が人間に与える印象に関する情報として出力画面に表示する画像印象評価装置が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開平７−３０６９３５号公報
【特許文献２】特開平８−２４９４４１号公報
【特許文献３】特開２００４−３０３７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記従来技術では、評価対象とされるドキュメントの種類に応じてドキュメントが人に与える印象を評価していなかった。例えば、ディスプレイに表現されるウェブページ等のドキュメントと紙等の印刷媒体に表現されるドキュメントとでは輝度（明度）のダイナミックレンジが異なることによって人に与える印象が異なるが、このようなドキュメントの種類に応じた評価は行うことができなかった。
【０００９】
具体的には、ディスプレイに表現されたドキュメントにおいて白い（輝度値が高い）背景領域の面積が大きい場合、従来のドキュメント印象評価装置では実際の印象よりも「冷たい」及び「柔らかい」という印象が強く評価される傾向がある。一方、黒い（輝度値が低い）背景領域の面積が大きい場合、従来のドキュメント印象評価装置では実際の印象よりも「強い」という印象が弱く評価される傾向がある。
【００１０】
本発明は、上記従来の技術の課題を鑑み、評価対象ドキュメントの種類に適したドキュメントの印象の評価を可能としたドキュメント印象評価装置及びドキュメント印象評価プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置であって、評価対象となる被評価ドキュメントのタイプを、前記被評価ドキュメントの輝度の最大値と最小値との差が所定値以上であれば前記被評価ドキュメントが発光型又は透過型のメディアによって表現されるドキュメントと判別し、所定値未満であれば反射型のメディアによって表現されるドキュメントと判別するドキュメント判別手段と、前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、ドキュメントのタイプ毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントのタイプ及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
また、ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価装置であって、評価対象となる被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、ユーザによって入力された前記被評価ドキュメントが発光型又は透過型又は反射型のいずれのメディアによって表現されるドキュメントであるかを示す前記被評価ドキュメントのタイプ毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントのタイプ及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
これら本発明に係るドキュメント印象評価装置はコンピュータで実行されるプログラムによって実現することができる。具体的には、ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価を行うためのドキュメント印象評価プログラムであって、コンピュータを、評価対象となる被評価ドキュメントのタイプを、前記被評価ドキュメントの輝度の最大値と最小値との差が所定値以上であれば前記被評価ドキュメントが発光型又は透過型のメディアによって表現されるドキュメントと判別し、所定値未満であれば反射型のメディアによって表現されるドキュメントと判別するドキュメント判別手段と、前記被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、ドキュメントのタイプ毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントのタイプ及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、として機能させることを特徴とするドキュメント印象評価プログラムによって実現することができる。
また、ドキュメントから抽出される視覚的情報に基づいて、当該ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示するドキュメント印象評価を行うためのドキュメント印象評価プログラムであって、コンピュータを、評価対象となる被評価ドキュメントから少なくとも１つの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、ユーザによって入力された前記被評価ドキュメントが発光型又は透過型又は反射型のいずれのメディアによって表現されるドキュメントであるかを示す前記被評価ドキュメントのタイプ毎に、ドキュメントに関する少なくとも１つの視覚的な特徴量に対する条件と、ドキュメントを見た人間が感じる印象を表す表現情報と、を関連付けた表現情報データベースを参照して、前記被評価ドキュメントのタイプ及び前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす条件、と関連付けられた表現情報を抽出する表現情報抽出手段と、前記抽出された表現情報を、前記被評価ドキュメントとなるドキュメントが人間に与える印象に関する情報として出力する出力手段と、として機能させることを特徴とするドキュメント印象評価プログラムによって実現することができる。
【００１５】
なお、上記ドキュメント印象評価プログラムによって実現される各手段は本発明の実施の形態におけるフローチャートの各ステップ又は各ステップの組み合わせと同等である。また、上記ドキュメント印象評価プログラムによって実現される各手段は１つのコンピュータによって実現する必要はなく、ネットワーク等によって情報伝達可能に接続された複数のコンピュータによって実現されてもよい。
【００１６】
ここで、前記出力手段は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、前記分割画面領域毎に前記条件を割り当て、前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす前記条件に対応する前記分割画面領域に前記抽出された表現情報を表示することが好適である。また、前記出力手段は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、前記分割画面領域毎に前記条件を割り当て、前記被評価ドキュメントの特徴量が満たす前記条件に対応する前記分割画面領域に前記被評価ドキュメントの特徴量に関する情報を表示することも好適である。
【００１７】
このように、出力画面を分割してチャート状に表現情報や特徴量に関する情報を表示させることによって、被評価ドキュメントの印象をユーザにわかり易く提示することができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、評価対象ドキュメントの種類に応じて適切なドキュメントの印象の評価を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下に、本発明の実施の形態について図を参照して詳細に説明する。本発明の実施の形態における印象評価装置は、図１のように、制御部１０、内部記憶部１２、大容量記憶部１４、出力部１６、標準入力部１８及びドキュメント入力部２０から基本的に構成される。制御部１０、内部記憶部１２、大容量記憶部１４、出力部１６、標準入力部１８及びドキュメント入力部２０はバス２４を介して情報（データ）伝達可能に接続される。
【００２５】
印象評価装置は、さらに、インターフェース部２２を含んでなることが好適である。インターフェース部２２は、他の構成要素とバス２４を介して情報（データ）伝達可能に接続される。インターフェース部２２は、ネットワーク２６を介して、印象評価装置の外部のサーバからウェブページ等のドキュメントデータを読み込むために用いることができる。
【００２６】
制御部１０は、内部記憶部１２に保持されているドキュメント印象評価プログラムを実行し、大容量記憶部１４に格納されているドキュメントデータ又はネットワーク２６を介してドキュメントデータを適宜読み込んで、そのドキュメントデータにより表現されるドキュメントの印象評価を行う。印象評価の結果は、出力部１６又は内部記憶部１２へ出力される。制御部１０には、一般的なコンピュータのＣＰＵを用いることができる。
【００２７】
内部記憶部１２は、制御部１０で実行される印象評価プログラム、評価処理に用いられる各パラメータ及び処理結果である印象評価値等を格納及び保持する。内部記憶部１２に保持されたデータは、バス２４を介して、制御部１０から適宜参照することができる。内部記憶部１２は、一般的な半導体メモリ、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置等を適宜選択して用いることができる。
【００２８】
大容量記憶部１４は、制御部１０での印象評価の対象となるドキュメント（以下、被評価ドキュメントという）のドキュメントデータを格納及び保持する。ドキュメントデータは、ビットマップ形式、ｊｐｅｇ形式、ｔｉｆｆ形式、ＨＴＭＬ形式などの様々なデータ形式で保持される。大容量記憶部１４に保持されたドキュメントデータは、バス２４を介して、制御部１０から適宜参照することができる。大容量記憶部１４は、一般的なハードディスク装置、光磁気ディスク装置等の大容量の記憶装置を選択して用いることができる。
【００２９】
出力部１６は、制御部１０から出力された処理結果をユーザが確認可能な情報として出力する。また、印象評価の処理に必要な制御コマンドやパラメータをユーザが入力する際のユーザインターフェースとしても用いられる。出力部１６は、ディスプレイ装置、プリンタ又はタッチパネル等を適宜選択して用いることができる。
【００３０】
標準入力部１８は、ドキュメントの評価を行う際の制御コマンドやパラメータをユーザが入力するために用いられる。例えば、制御部１０に対して、内部記憶部１２に保持された印象評価プログラムの実行開始を命令する制御コマンドを入力する際に用いられる。標準入力部１８は、キーボード、マウス又はタッチパネル等を適宜選択して用いることができる。
【００３１】
ドキュメント入力部２０は、印象評価の対象となるドキュメントデータの入力を行う。ドキュメント入力部２０から入力されたドキュメントデータは、大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持される。ドキュメント入力部２０は、スキャナ、デジタルカメラ又はデジタルビデオなどの一般的なドキュメント入力装置を適宜選択して用いることができる。
【００３２】
本実施の形態の印象評価装置は、一般的なコンピュータによって基本的に構成することができる。また、上記構成に限定されるものではなく、適宜構成要素を付加、削除又は変更することが好適である。
【００３３】
＜ドキュメント印象評価方法＞
以下に、上記印象評価装置を用いたドキュメントの印象評価の処理方法について、図を参照して説明する。図２に、第１のドキュメントの印象評価方法におけるフローチャートを示す。
【００３４】
本印象評価方法は、図２のように、被評価ドキュメントの入力（ステップＳ１）、ドキュメントタイプ（ドキュメントの種類）の判定（ステップＳ２）、物理的特徴量を取得するサブルーチン（ステップＳ３）、印象評価の抽出（ステップＳ４）及び評価結果の出力（ステップＳ５）を含み、各ステップを順次行うことによって実行される。具体的には、各ステップをコンピュータで実行可能な印象評価プログラムとして内部記憶部１２に格納及び保持し、制御部１０によってその印象評価プログラムを実行することによって行われる。
【００３５】
ユーザが、標準入力部１８から印象評価プログラムの実行開始の制御コマンドを入力することによって、制御部１０は内部記憶部１２に保持された印象評価プログラムを実行する。その結果、直ちにステップＳ１へ処理が移行される。
【００３６】
ステップＳ１では、ドキュメント入力部２０を用いて、印象の評価対象となるドキュメントのドキュメントデータが取得される。例えば、ネットワーク２６を介して、ウェブページ等のディスプレイ上に表示されるドキュメントデータが取得される。また、ドキュメント入力部２０を用いて、紙等の印刷媒体上に表示されるドキュメントデータが取得される。ドキュメントデータは、大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持され、制御部１０によって適宜読み出されて処理に供される。
【００３７】
なお、ステップＳ１で取得されるドキュメントデータは、図３に示すようなウェブサイト等のドキュメント全体であってもよいし、ヘッダ部３０、タイトル部３１、見出し部３２、リンクボタン部３３、イメージ画像部３４及びテキスト部３５等に領域分割されたドキュメントであってもよい。また、Ｋ平均アルゴリズムによるクラスタリング等に代表される画像領域分割アルゴリズムを適用してドキュメントを自動的に領域分割して、それぞれを被対象ドキュメントとすることも好適である。
【００３８】
ステップＳ２では、被評価ドキュメントのタイプ（種類）が判定される。本実施の形態では、被評価ドキュメントのドキュメントデータの輝度（明度）のダイナミックレンジに基づいて、被評価ドキュメントが発光型（透過型）ドキュメントであるか、反射型ドキュメントであるかを判定する。ここで、発光型（透過型）ドキュメントとは、ディスプレイ等の自ら発光してドキュメントを表示する装置によって表示されるドキュメント、及び、スライド投影装置等の光を透過してドキュメントを表示する装置によって表示されるドキュメントのことをいう。また、反射型ドキュメントとは、印刷物や写真等のように外部から受けた光を反射することによって表示される紙等の印刷媒体に画像形成されるドキュメントのことをいう。
【００３９】
具体的には、被評価ドキュメントのドキュメントデータの輝度（明度）の最大値と最小値との差を算出し、その差が所定の閾値以上であれば被評価ドキュメントが発光型（透過型）ドキュメントであると判定し、所定の閾値未満であれば被評価ドキュメントが反射型ドキュメントであると判定する。このように、ドキュメントデータのダイナミックレンジを用いることによってドキュメントデータのタイプを自動で判定することができる。
【００４０】
なお、標準入力部１８を用いて被評価ドキュメントのタイプが発光型（透過型）ドキュメント又は反射型ドキュメントであるかをユーザが入力することによって被評価ドキュメントのタイプを手動で設定してもよい。
【００４１】
ステップＳ３では、ドキュメント領域ごとに物理的な特徴量が算出される。ステップＳ３は、図４に示すように、サブルーチンとして処理される。以下では、ウェブサイト等のドキュメントを幾つかの領域に分割して各領域を被評価ドキュメントとして処理する場合について説明する。
【００４２】
ここで、物理的な特徴量とは、ドキュメント領域の面積、ドキュメント領域の幅ｗ及び高さｈ、左上の位置ｘ，ｙ、ドキュメント領域全体の色平均、Ｌ＊成分の平均値、ａ＊成分の平均値、ｂ＊成分の平均値、ドキュメント全体の色平均とドキュメント領域全体の色平均の色差ΔＬ＊ａ＊ｂ＊、ドキュメント領域と近接するドキュメント領域との色平均の色差ΔｎＬ＊ａ＊ｂ＊、背景とドキュメント領域との色平均の色差ΔｂＬ＊ａ＊ｂ＊、ドキュメント領域内における色の分散、同色数などのドキュメントの特徴をいう。
【００４３】
以下、各特徴量の算出方法について説明するが、本実施の形態では総ての特徴量について算出する必要はなく、ステップＳ４以降においてドキュメントの評価に使用される特徴量のみについて算出すればよい。
【００４４】
ステップＳ３１では、分割された各ドキュメント領域のドキュメントデータの色空間がＲＧＢ空間からＬ＊ａ＊ｂ＊空間に変換される。通常、コンピュータで利用されるドキュメントデータは、不均等色空間であるＲＧＢ色空間によって表現されていることが多く、人の感覚に近い分析ができない。そこで、不均等色空間であるＲＧＢ色空間から均等色空間であるＬ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換することによって、ドキュメントをより人の感性に近い印象として分析・評価することができる。また、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間はドキュメントのダイナミックレンジを表現できる点からも好適である。勿論、ドキュメントデータが既にＬ＊ａ＊ｂ＊色空間で表現されている場合には変換をする必要はない。
【００４５】
図５に、均等色空間を一般的なマンセル色相環として表現した例を示す（図面上において、異なる色は、異なるハッチングによって表現する）。通常、マンセル色相環はさらに多色の色分類を行っているが、図５にはその一部を示した。以下、色空間を色相及び明度ともに１０分割したマンセル色相環を用いて説明する。勿論、さらに色空間を細分化したカラーパレットを用いることが好適である。
【００４６】
ステップＳ３２では、色空間変換された各ドキュメント領域のドキュメントデータを大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持する。
【００４７】
ステップＳ３３では、各ドキュメント領域に対して位置、面積、色平均、色の分散及び色数の特徴量の抽出を行う。大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に保持されている各ドキュメント領域のドキュメントデータを順次選択し、それぞれのドキュメント領域に対する各特徴量を求める。このとき、全ドキュメント領域の中において最大面積を有するドキュメント領域を背景領域と定義する。
【００４８】
例えば、位置は、各ドキュメント領域に対して左上の画素の位置ｘ，ｙを求めることにより決定する。面積は、各ドキュメント領域の幅ｗ及び高さｈを抽出することによって決定する。色平均及び色の分散は、各ドキュメント領域内の全画素のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分に対して、それぞれ算術平均及び分散値を求めることによって決定する。また、色数は、各ドキュメント領域内の全画素に対して、Ｌ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分の全てが異なる色の数を累積することによって決定する。同様に、ドキュメント全体及び背景領域の色平均、色の分散及び色数を求めることができる。
【００４９】
ステップＳ３４では、各ドキュメント領域とドキュメント全体及び背景領域との色差を求める。まず、各ドキュメント領域についてドキュメント全体との各色成分の差ΔＬｉ＊，Δａｉ＊及びΔｂｉ＊を求める。各色成分の差ΔＬｉ＊，Δａｉ＊及びΔｂｉ＊は数式（１）で表される。
（数１）
ΔＬｉ＊＝ドキュメント領域ｉのＬ＊成分の色平均−ドキュメント全体のＬ＊成分の色平均
Δａｉ＊＝ドキュメント領域ｉのａ＊成分の色平均−ドキュメント全体のａ＊成分の色平均
Δｂｉ＊＝ドキュメント領域ｉのｂ＊成分の色平均−ドキュメント全体のｂ＊成分の色平均
ここで、ｉはドキュメント領域の識別符号      ・・・・・・・・・・・・・（１）
【００５０】
同様に、各ドキュメント領域について背景領域との各色成分の差ΔＬｊ＊，Δａｊ＊及びΔｂｊ＊を求める。各色成分の差ΔＬｊ＊，Δａｊ＊及びΔｂｊ＊は数式（２）で表される。
【００５１】
（数２）
ΔＬｊ＊＝ドキュメント領域ｊのＬ＊成分の色平均−背景領域のＬ＊成分の色平均
Δａｊ＊＝ドキュメント領域ｊのａ＊成分の色平均−背景領域のａ＊成分の色平均
Δｂｊ＊＝ドキュメント領域ｊのｂ＊成分の色平均−背景領域のｂ＊成分の色平均
ここで、ｊはドキュメント領域の識別符号        ・・・・・・・・・・・・（２）
【００５２】
各ドキュメント領域とドキュメント全体との色差ΔｉＬ＊ａ＊ｂ＊及び各ドキュメント領域と背景領域との色差ΔｂｊＬ＊ａ＊ｂ＊は数式（３）を用いて求めることができる。
【００５３】
（数３）
ΔｉＬ＊ａ＊ｂ＊＝｛ΔＬｉ＊２＋Δａｉ＊２＋Δｂｉ＊２｝１／２
ΔｂjＬ＊ａ＊ｂ＊＝｛ΔＬｊ＊２＋Δａｊ＊２＋Δｂｊ＊２｝１／２
ここで、ｉ，ｊはドキュメント領域の識別子    ・・・・・・・・・・・・・（３）
【００５４】
ステップＳ３５では、各ドキュメント領域とその領域に隣接するドキュメント領域との色差を求める。ドキュメント領域ｉがドキュメント領域ｊと隣接していた場合には、数式（４）を用いて各色成分の差ΔＬｉｊ＊，Δａｉｊ＊及びΔｂｉｊ＊を求める。
【００５５】
(数４)
ΔＬｉｊ＊＝ドキュメント領域ｉのＬ＊成分の色平均−ドキュメント領域ｊのＬ＊成分の色平均
Δａｉｊ＊＝ドキュメント領域ｉのａ＊成分の色平均−ドキュメント領域ｊのａ＊成分の色平均
Δｂｉｊ＊＝ドキュメント領域ｉのｂ＊成分の色平均−ドキュメント領域ｊのｂ＊成分の色平均
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（４）
【００５６】
ドキュメント領域ｉとドキュメント領域ｊとの色差ΔｎｉＬ＊ａ＊ｂ＊は、数式（５）を用いて求めることができる。
【００５７】
（数５）
ΔｎｉＬ＊ａ＊ｂ＊＝｛ΔＬｉｊ＊２＋Δａｉｊ＊２＋Δｂｉｊ＊２｝１／２
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（５）
【００５８】
ドキュメント領域が複数のドキュメント領域と隣接していた場合には、隣接する全てのドキュメント領域に対する各色成分の差ΔＬｉｊ＊，Δａｉｊ＊及びΔｂｉｊ＊を求め、それらの算術平均を行うことによって色差を求めることが好適である。
【００５９】
図６に、各ドキュメント領域に対して各特徴量を求めた結果を例示する。これらの特徴量は、各ドキュメント領域と対応付けられて大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持される。各特徴量の抽出を終了すると、メインルーチンのステップＳ４に処理を移行する。
【００６０】
ステップＳ４では、ステップＳ３で抽出された各特徴量に基づいてドキュメントの印象に対する評価を求める。具体的には、ドキュメントの特徴量の値とドキュメントの印象を表現する表現情報とを関連付けた表現情報データベースを予め準備しておき、ステップＳ３で抽出された特徴量に対応する表現情報を抽出する。表現情報は、テキスト情報のみならず、画像情報や音声情報とすることも好適である。
【００６１】
このとき、本実施の形態では、被評価ドキュメントのタイプに応じて、同じ特徴量の値に対して異なる表現情報を関連付けた表現情報データベースを用いて評価を行う。表現情報データベースは、内部記憶部１２又は大容量記憶部１４に格納及び保持される。表現情報データベースには、すくなくとも１つの特徴量に関する条件と、ドキュメントのタイプ毎にドキュメントを見た人間が感じる印象に関する表現情報とが関連付けられて登録される。
【００６２】
本実施の形態では、例として、図７に示す表現情報データベースを用いて説明を行う。本データベースでは、ドキュメント内の平均色のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分の組み合わせに対して発光型（透過型）ドキュメントタイプ及び反射型ドキュメントタイプに対してそれぞれ表現情報が登録されている。
【００６３】
例えば、背景領域（面積が最も大きいドキュメント領域）のＬ＊成分が６、ａ＊成分が２０及びｂ＊成分が１０である場合、ステップＳ２において被評価ドキュメントが発光型（透過型）ドキュメントであると判定されている場合には「装飾的な」という表現情報が抽出され、被評価ドキュメントが反射型ドキュメントであると判定されている場合には「伝統的な」という表現情報が抽出される。取得された特徴量が他の条件に合致する場合には、その条件に関連付けられた表現情報を抽出することができる。
【００６４】
なお、ドキュメントの印象に関する情報を抽出するために用いることができる特徴量はドキュメント内の平均色のＬ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分の組み合わせに限られるものではなく、例えば、背景領域の色平均（Ｌ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分）、背景領域からの色差が所定値以上で面積が最も大きいドキュメント領域（メイン領域）の色成分に関する特徴量、面積が所定値以下で背景領域からの色差が最も大きいドキュメント領域（アクセント領域）の色成分に関する特徴量を用いてもよい。また、特徴量としてはドキュメント領域の面積、ドキュメント領域の幅ｗ及び高さｈ、左上の位置ｘ，ｙ、ドキュメント領域全体の色平均、Ｌ＊成分の平均値、ａ＊成分の平均値、ｂ＊成分の平均値、ドキュメント全体の色平均とドキュメント領域全体の色平均の色差ΔＬ＊ａ＊ｂ＊、ドキュメント領域と近接するドキュメント領域との色平均の色差ΔｎＬ＊ａ＊ｂ＊、背景とドキュメント領域との色平均の色差ΔｂＬ＊ａ＊ｂ＊、ドキュメント領域内における色の分散、同色数を用いてもよい。
【００６５】
また、これらの特徴量を組み合わせた条件とドキュメントの印象に関する表現情報とを関連付けた多次元の表現情報データベースを用いてもよい。このように、出来る限り多くの特徴量を組み合わせることにより、ドキュメントが人間に与える印象をより詳細なものとすることができる。特に、ドキュメント領域間の色差など、異なるドキュメント領域間の特徴量の差異を含んだ条件を用いることにより、被評価ドキュメントの中で強いコントラストを持つ箇所等から受ける印象を表す表現情報を抽出することも可能となる。
【００６６】
ステップＳ５では、出力部１６において、取得された特徴量に関する情報及び抽出された表現情報を表示する。出力は、ドキュメントに関する情報がユーザに把握し易い態様で行うことが好適である。
【００６７】
例えば、図８に示すように、被評価ドキュメント９０、被評価ドキュメントに含まれる各ドキュメント領域の面積及び平均色の分布を示すドキュメント色彩情報表示部９１、特徴量に基づいて抽出された表現情報を示すカラーイメージ９２及び主なドキュメント領域の平均色を示す表示部９３を含むことが好適である。
【００６８】
ドキュメント色彩情報表示部９１は、図９に示すように、被評価ドキュメントに含まれるドキュメント領域毎に、各ドキュメント領域の平均色に最も近似するカラーパレット上の色を求め、カラーパレットの色毎に、その色に近似する平均色を有するドキュメント領域の合計面積を求め、その面積に比例した領域をそのカラーパレットの色で塗り潰して表示する。
【００６９】
具体的には、図１０に示すように、ドキュメント色彩情報表示部９１の画面位置とカラーパレットに含まれる色成分範囲の条件とを関連付けたデータベースを内部記憶部１２又は大容量記憶部１４に格納及び保持しておき、内部記憶部１２又は大容量記憶部１４に保持された各ドキュメント領域の平均色の各色成分（Ｌ＊成分、ａ＊成分及びｂ＊成分）及び面積を参照して、各色成分範囲の条件と一致する平均色を有するドキュメント領域の合計面積を求め、その色成分範囲の条件に関連付けられた画面位置に、その合計面積に比例する領域をそのカラーパレットの色で塗り潰した画像情報を表示する。
【００７０】
このドキュメント色彩情報表示部９１によって、ユーザは、評価対象となったドキュメントに含まれる色（平均色）の分布を一見して確認することができる。
【００７１】
カラーイメージ９２は、図１１に示すように、出力画面の領域を複数の分割画面領域９５として分割し、分割画面領域９５毎にステップ４のデータベースに含まれる特徴量に対する条件を予め割り当てておき、ステップ４においてドキュメントの印象に関する情報を抽出する際に用いた条件が割り当てられた分割画面領域９５に、その条件から抽出された表現情報を表示する。
【００７２】
具体的には、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）に示すように、各分割画面領域９５の位置情報と、図７に示すデータベースに含まれる特徴量に対する条件と、を対応付けた表示用データベースを予め内部記憶部１２又は大容量記憶部１４に保持しておき、このデータベースを参照して、一致する条件の画面の位置に表現情報を表示する。このとき、分割画面領域９５に条件を割り当てる際に、人間がドキュメントから感じる印象が近い条件ほど、互いに近接する分割画面領域９５に割り当てることが好適である。
【００７３】
例えば、図１１のカラーイメージ９２では、“暖かい”印象を与える条件ほどカラーイメージ９２の左側に割り当て、逆に、“冷たい”印象を与える条件ほどカラーイメージ９２の右側に割り当てている。また、“柔らかい”印象を与える条件ほどカラーイメージ９２の上側に割り当て、逆に、“硬い”印象を与える条件ほどカラーイメージ９２の下側に割り当てている。但し、これらに限られるものではなく、ユーザが必要とする情報に応じて割り当てを変更しても良い。
【００７４】
例えば、画面領域の左側から右側に向けてａ＊成分が増加し、画面領域の下側から上側に向けてｂ＊成分が増加するような条件を割り当てることによって、人間に与える印象が近い条件を、より近接する分割画面領域９５に割り当てることができる。他の特徴量についても同様である。このように、条件を傾向付けて割り当てることによって、カラーイメージ９２に表示された情報の位置や集中度から評価対象となったドキュメントの印象に対する傾向を知ることができる。
【００７５】
また、ドキュメントのタイプ毎に表示用データベースを登録し、ステップＳ２で判別された被評価ドキュメントのタイプに応じて参照する表示用データベースを変更して処理を行う。本実施の形態では、図１２（ａ）のように発光型（透過型）ドキュメントに対する表示用データベースと、図１２（ｂ）のように反射型ドキュメントに対する表示用データベースと、をそれぞれ準備する。
【００７６】
例えば、被評価ドキュメントの１つであるドキュメント２が発光型（透過型）ドキュメントであって、ドキュメント２から取得された特徴量が図７の条件２に合致して「装飾的な」という表現情報が抽出された場合、図１２（ａ）の表示用データベースを参照して、図８及び図１３のように、カラーイメージ９２における条件２が割り当てられた表示領域９６に表現情報である「装飾的な」という文字を表示させる。なお、図８及び図１３には、被評価ドキュメントであるドキュメント１及びドキュメント３についても同様にそれぞれ表現情報（「風格がある」、「平和な」）を表示させている。
【００７７】
さらに、条件に合致した特徴量を示す情報を同時に表示することが好適である。例えば、図８及び図１３に示すように、被評価ドキュメントであるドキュメント２について条件２に合致した被評価ドキュメントの面積に比例した領域９６を被評価ドキュメントの平均色で塗り潰して表示する。このように、カラーイメージ９２上にドキュメントの印象を示すテキスト情報と特徴量を示す情報とを同時に表示することによって、ユーザは、どのような特徴量に基づいてドキュメントの印象が評価されたかを、その特徴量に対応付けて容易に認識することが可能となる。なお、図８及び図１３には、被評価ドキュメントであるドキュメント１及びドキュメント３についても同様にそれぞれ表現情報（「風格がある」、「平和な」）と共に平均色をカラーイメージ９２上に表示させている。
【００７８】
なお、ステップＳ４において、複数の特徴量の組合せからなる条件を用いて表現情報を抽出した場合には、図１１の各分割画面領域９５に割り当てる条件を複数の特徴量の組合せからなる条件とすることが好適である。この場合、組み合わされた特徴量の抽出元のドキュメント領域の平均色を一緒に表示しても良い。例えば、被評価ドキュメントの背景領域、メイン領域及びアクセント領域の平均色を組み合わせた条件から表現情報を抽出した場合、図１４のように、抽出された表現情報（ここでは「風格がある」）と、その抽出に用いられた背景領域、メイン領域及びアクセント領域の平均色をカラーイメージ９２上に同時に表示することが好適である。また、主なドキュメント領域の平均色を示す表示部９３には、背景領域、メイン領域及びアクセント領域の各々の平均色を表示することが好適である。
【００７９】
このように、評価対象となったドキュメントの主要なドキュメント領域の特徴量を抽出した結果を提示することにより、ユーザは、カラーイメージ９２の表示と比較し、各ドキュメント領域の特徴量によってどのような印象が与えられるかを明確に知ることができる。
【００８０】
なお、本実施の形態では、ドキュメントを発光型（透過型）ドキュメントと反射型ドキュメントとに分類して、それぞれのドキュメントタイプに応じて処理を行ったがこれに限定されるものではない。被評価ドキュメントを「使用の目的」に応じて分類して処理を行ってもよい。例えば、図１５に示すように、ドキュメントを「ウェブ」、「カタログ」等の使用の目的に応じて分類し、特徴量の条件に対して使用の目的毎に表現情報を関連付けた表現情報データベースを用いることが好適である。なお、この場合、特徴量の条件に対して使用の目的毎に画面位置を関連付けた表示データベースを用いることが好適である。
【００８１】
また、被評価ドキュメントを使用する環境に応じてそのタイプを分類して処理を行ってもよい。具体的には、被評価ドキュメントと、被評価ドキュメントを使用する周囲環境との間の輝度又は明度のコントラストの差に基づいて、コントラストが所定の閾値以上であるか否かに応じて被評価ドキュメントのタイプを分類する。これは、周囲環境とのコントラストに応じて、ドキュメントがユーザに与える印象が異なることに着目した処理であり、例えば、比較的輝度が高いディスプレイ等のデバイスにドキュメントを表示した場合においても、周囲が明るい屋外でディスプレイを使用する場合と周囲が比較的暗い屋内でディスプレイを使用する場合とにおいてドキュメントがユーザに与える印象の違いを適切に評価することができる。
【００８２】
また、上記本実施の形態では、ドキュメントのタイプ毎に異なる表現情報データベース及び表示用データベースを用いたが、ドキュメントのタイプによらず同じ表現情報データベース及び表示用データベースを用いて処理を行うこともできる。例えば、ステップＳ３で抽出された特徴量をドキュメントのタイプに応じて補正し、表現情報データベースを参照して補正された特徴量が満たす条件に対応付けられた表現情報を抽出し、また、表示用データベースを参照して補正された特徴量が満たす条件に対応付けられたカラーイメージ上の分割画面領域に表現情報等を表示させる。
【００８３】
＜第２のドキュメント印象評価方法＞
第２のドキュメント印象評価方法を以下に説明する。第２のドキュメント印象評価方法では、予め複数の色を含んだカラーパレットを準備し、そのカラーパレットに含まれる各色を組み合わせた条件にドキュメントの印象を表す表現情報を割り当てたデータベースを準備し、被評価ドキュメントから色に関する特徴量を抽出し、その特徴量に対応するカラーパレット上の色に割り当てられた表現情報を選択して表示する。
【００８４】
以下に、カラーパレットを用いたドキュメントの印象評価の処理方法について、図を参照して説明する。上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に、図２に示すように、被評価ドキュメントの入力（ステップＳ１）、ドキュメントタイプの判別（ステップＳ２）、物理的特徴量を取得するサブルーチン（ステップＳ３）、印象評価の抽出（ステップＳ４）及び評価結果の出力（ステップＳ５）を含み、各ステップを順次行うことによって実行される。
【００８５】
ステップＳ１及びＳ２では、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に処理が行われるため、説明を省略する。
【００８６】
ステップＳ３では、ドキュメント領域毎に特徴量が算出され、その中の色に関する特徴量とカラーパレット上の色への対応付けが行われる。ステップＳ３は、図１６に示すように、サブルーチンとして処理される。
【００８７】
ステップＳ３１では、各ドキュメント領域のドキュメントデータの色空間がＲＧＢ空間からＬ＊ａ＊ｂ＊空間に変換される。ステップＳ３２では、色空間変換された各ドキュメント領域のドキュメントデータを大容量記憶部１４又は内部記憶部１２に格納及び保持する。これらの処理は、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様であるため、説明は省略する。
【００８８】
ステップＳ３７では、各ドキュメント領域に対して位置、面積、色の分散及び色数の特徴量の抽出を行うと共に、さらに各ドキュメント領域の色平均の特徴量に最も近似するカラーパレット上の色を特徴量として求める。
【００８９】
各ドキュメント領域の位置、面積、色の分散及び色数についての特徴量の算出方法は、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様であるので、説明は省略する。
【００９０】
カラーパレット上の色の特徴量は、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に算出した各ドキュメント領域の色平均に基づいてパターンマッチングを行うことによって、その色平均に最も近似するカラーパレット上の色を求める。
【００９１】
ステップＳ３８では、ドキュメント領域毎に求められたカラーパレット上の色と、そのドキュメント領域の面積に基づいて、ベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーを算出する。ここで、ベースカラーとは、被評価ドキュメントの中で最大面積用いられている色をいう。サブカラーとは、ベースカラーからの色差が所定値以上であり、かつ、より広い面積に用いられている色を順に２色選択したものをいう。アクセントカラーとは、用いられている面積が被評価ドキュメントの面積に対して所定割合以下であり、かつベースカラーからのより色差が大きいものから順に２色選択したものをいう。図１７に、選択されたベースカラー１色、サブカラー２色及びアクセントカラー２色を例示する。但し、色の選択条件はこれらに限られるものではなく、被評価ドキュメントの特徴を明確に示す色であれば良い。
【００９２】
ステップＳ４では、選択された色、すなわちベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーに基づいて、被評価ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を抽出する。具体的には、予めベースカラー、サブカラー又はアクセントカラーを組み合わせた条件と、その組合せから人間が受ける印象に関する表現情報とを関連付けた表現情報データベースを作成しておき、選択されたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーの組合せと一致する条件に関連付けられた表現情報を抽出する。
【００９３】
このとき、本実施の形態においても、ベースカラー、サブカラー又はアクセントカラーを組み合わせた条件に対して被評価ドキュメントのタイプに応じて異なる表現情報を関連付けた表現情報データベースを用いて評価を行う。
【００９４】
例として、図１８に示すデータベースを用いて説明する。本データベースでは、ベースカラーとサブカラー２色の組合せを条件としてデータベースと、アクセントカラー２色の組合せを条件としたデータベースを含んでいる。但し、ベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーの組合せの条件はこれらに限られるものではなく、その他の組合せを条件としても良い。
【００９５】
これらのデータベースを参照すると、例えば、ステップＳ２において被評価ドキュメントが発光型（透過型）ドキュメントと判別され、図１７のように被評価ドキュメントから選択されたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーが抽出された場合には、「クラシックな」及び「明瞭な」というテキスト情報を抽出することができる。
【００９６】
ステップＳ５では、出力部１６において、選択されたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーや抽出された表現情報を表示する。出力は、ドキュメントに関する情報がユーザに把握し易い態様で行うことが好適である。
【００９７】
例えば、図１９のように、被評価ドキュメント１６０、被評価ドキュメントに含まれるカラーパレット上の色の面積を示すドキュメント色彩情報表示部１６１、選択されたカラーから抽出された表現情報を表示するカラーイメージ１６２及び選択されたカラーを表示する表示部１６３を含むことが好適である。
【００９８】
ドキュメント色彩情報表示部１６１は、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に、被評価ドキュメント内に含まれるカラーパレット上の色の面積を、その面積に比例した画面領域をそのカラーパレット上の色で塗り潰して表示される。
【００９９】
カラーイメージ１６２は、出力画面の領域を複数の分割画面領域に分割し、分割画面領域毎にベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーの組合せからなる条件を割り当て、表現情報を抽出するときに用いた条件と一致する条件が割り当てられた領域に、その条件から抽出された表現情報を表示する。また、併せて、表現情報の抽出に用いられたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーを表示することも好適である。
【０１００】
このとき、第１の実施の形態と同様に、ドキュメントのタイプ毎に表示用データベースを準備して、ステップＳ２で決定された被評価ドキュメントのタイプに応じた表示用データベースを参照して表現情報やカラーを表示する画面位置を決定する。具体的な方法については、上記第１のドキュメント印象評価方法と同様であるので、ここでの説明は省略する。
【０１０１】
以上のように、第１及び第２のドキュメント印象評価方法によれば、ドキュメントが人間に与える印象を評価するために適した特徴量及びその組合せが満たす条件から、ドキュメントが人間に与える印象に関する情報を自動で提示することができる。したがって、ドキュメント作成の経験が少ないユーザであっても、ドキュメントデータを入力するだけで、的確な印象に関する情報を得ることができる。また、ドキュメントが人間に与える印象に関する情報のみならず、評価に用いられた特徴量等を、ユーザが把握し易い態様で提示することができ、ユーザはドキュメントに関する全般的な情報を容易に把握することができる。
【０１０２】
さらに、ドキュメントのタイプの評価に適したデータベースを用いたり、ドキュメントのタイプに応じて特徴量を補正したりすることによって、ドキュメントのタイプに応じてドキュメントの印象を適切に評価することができる。
【０１０３】
＜第３のドキュメント印象評価方法＞
ハイパーテキスト形式等のコンテンツが構造化されたドキュメントの場合には、それらを構成しているテキスト情報の構文を解析することによって、ドキュメントの領域分割及び特徴量の抽出を自動で行うことができる。
【０１０４】
以下に、構造化されたドキュメントの印象評価の処理方法について、図を参照して説明する。上記第１のドキュメント印象評価方法と同様に、被評価ドキュメントの入力（ステップＳ１）、ドキュメントタイプの判別（ステップＳ２）、物理的特徴量を取得するサブルーチン（ステップＳ３）、印象評価の抽出（ステップＳ４）及び評価結果の出力（ステップＳ５）を含み、各ステップを順次行うことによって実行される。
【０１０５】
ステップＳ１は、第１のドキュメント印象評価方法と同様に評価ドキュメントが取得される。このとき、被評価ドキュメントを複数の領域に分割する際に、構造化されたドキュメントデータを解析し、構造化されているコンテンツ毎に分割ドキュメント領域として分割する。例えば、ネットワーク２６から読み込まれたＨＴＭＬ形式で記述されたドキュメントが評価対象である場合は、そのドキュメントデータに含まれる各タグで括られるコンテンツを１つの分割ドキュメント領域とする。例えば、＜ｈｅａｄ＞タグと＜／ｈｅａｄ＞タグの間をヘッダ部として分割することができる。
【０１０６】
ステップＳ２では、被評価ドキュメントのタイプが判別される。ここでの処理は、第１の実施の形態と同様であるので説明を省略する。
【０１０７】
ステップＳ３では、ステップＳ２で分割された各ドキュメント領域から特徴量を抽出する。すなわち、各ドキュメント領域として分割されたコンテンツ毎の色、大きさ、配置等の情報を特徴量として抽出する。
【０１０８】
以下、ステップＳ４及びステップＳ５では、第１のドキュメント印象評価方法と同様に処理を行うため、説明を省略する。
【０１０９】
以上のように、第３のドキュメント印象評価方法によれば、ハイパーテキスト形式等の構造化されたドキュメントデータから特徴量を抽出し、そのドキュメントが人間に与える印象に関する情報を提示することができる。さらに、被評価ドキュメントのビットマップ形式のドキュメントデータと、上記構文解析を組み合わせることによって、より正確な領域分割を行うこともできる。
【０１１０】
もちろん、第２及び第３のドキュメント印象評価方法においても、第１のドキュメント印象評価方法と同様に、被評価ドキュメントを「使用の目的」に応じて分類して処理を行ってもよい。また、被評価ドキュメントを使用する環境に応じてそのタイプを分類して処理を行ってもよい。
【０１１１】
さらに、ドキュメントのタイプ毎に異なる表現情報データベース及び表示用データベースを用いたが、ドキュメントのタイプによらず同じ表現情報データベース及び表示用データベースを用いて処理を行ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本実施の形態におけるドキュメント印象評価装置の構成のブロック図である。
【図２】本実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法のフローチャートを示す図である。
【図３】評価対象となるドキュメントの例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法のステップＳ３のフローチャートを示す図である。
【図５】均等色空間におけるマンセル色相環を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法で取得された特徴量の例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法で用いられる表現情報データベースの例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法の評価結果の出力例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法のドキュメント色彩情報表示部を表示する方法の説明図である。
【図１０】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法のドキュメント色彩情報表示部を表示する方法の説明図である。
【図１１】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法のカラーイメージを表示する方法の説明図である。
【図１２】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法のカラーイメージを表示する方法の説明図である。
【図１３】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法のカラーイメージの表示例を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法の評価結果の別の表示例を示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態における第１のドキュメント印象評価方法で用いられる表現情報データベースの別例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態における第２のドキュメント印象評価方法のフローチャートを示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態における第２のドキュメント印象評価方法で取得されたベースカラー、サブカラー及びアクセントカラーの例を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態における第２のドキュメント印象評価方法で用いられる表現情報データベースの例を示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態における第２のドキュメント印象評価方法の評価結果の出力例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１３】
１０  制御部、１２  内部記憶部、１４  大容量記憶部、１６  出力部、１８  標準入力部、２０  ドキュメント入力部、２２  インターフェース部、２４  バス、２６  ネットワーク、３０  ヘッダ部、３１  タイトル部、３２  見出し部、３３  リンクボタン部、３４  イメージ画像部、３５  テキスト部、９０  被評価ドキュメント、９１  ドキュメント色彩情報表示部、９２  カラーイメージ、９３  平均色表示部、９５  分割画面領域、９６  表示領域、１６０  被評価ドキュメント、１６１  ドキュメント色彩情報表示部、１６２  カラーイメージ、１６３  カラー表示部。
【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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