(57)【要約】【課題】  装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システムを提供する。【解決手段】  レイアウト装置１００は、レイアウト画像を複数の領域に分割し、分割した各部分領域ごとに、その部分領域の代表点の位置およびその区分領域に向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を算出する。そして、起点を基準としてレイアウト画像のなかに複数の特定領域を設定し、設定した各特定領域ごとに、その特定領域内に存在する各代表点の視線吸引強度に基づいて、起点からその特定領域に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を生成する。【選択図】  図３
2005310101.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出システムであって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項２】
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出システムであって、
前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得手段と、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得手段と、前記代表点位置取得手段で取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得手段で取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項３】
請求項２において、
前記起点の位置に基づいて前記特定領域を設定する特定領域設定手段を備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記特定領域設定手段で設定した特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項４】
請求項３において、
前記特定領域設定手段は、直線、曲線、円弧その他の線分により囲まれた領域、または矩形、円、楕円その他の幾何学形状により囲まれた領域を前記特定領域として設定することを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項５】
請求項２ないし４のいずれか１項において、
前記視線誘導度算出手段は、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を前記視線誘導度として算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項６】
請求項５において、
前記視線誘導方向算出手段は、前記起点から所定方向を前記視線誘導方向として算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項７】
請求項５において、
前記視線誘導方向算出手段は、前記起点の位置および前記特定領域内に存在する前記代表点の位置に基づいて前記視線誘導方向を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項８】
請求項５において、
前記視線誘導方向算出手段は、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導方向を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項９】
請求項５ないし８のいずれか１項において、
前記視線誘導強度算出手段は、前記特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項１０】
請求項９において、
前記視線誘導強度算出手段は、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の位置および視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項１１】
請求項５ないし１０のいずれか１項において、
前記視線誘導度算出手段は、前記画像のうち異なる複数の特定領域のそれぞれについて前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を算出し、算出した各特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度を前記視線誘導度として算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項１２】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出システムであって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ単位で前記オブジェクトを経由する視線誘導経路を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項１３】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出システムであって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点であるグループ化代表点およびグループ化されていない代表点である非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ化代表点のオブジェクトおよび前記非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路を算出するようになっていることを特徴とする視線誘導度算出システム。
【請求項１４】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする視線誘導度算出プログラム。
【請求項１５】
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得ステップと、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得ステップと、前記代表点位置取得ステップで取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得ステップで取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする視線誘導度算出プログラム。
【請求項１６】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ単位で前記オブジェクトを経由する視線誘導経路を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする視線誘導度算出プログラム。
【請求項１７】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点であるグループ化代表点およびグループ化されていない代表点である非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ化代表点のオブジェクトおよび前記非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする視線誘導度算出プログラム。
【請求項１８】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
【請求項１９】
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得ステップと、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得ステップと、前記代表点位置取得ステップで取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得ステップで取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶し、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする記憶媒体。
【請求項２０】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ単位で前記オブジェクトを経由する視線誘導経路を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
【請求項２１】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点であるグループ化代表点およびグループ化されていない代表点である非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ化代表点のオブジェクトおよび前記非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする記憶媒体。
【請求項２２】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出することを特徴とする視線誘導度算出方法。
【請求項２３】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、演算手段が、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出することを特徴とする視線誘導度算出方法。
【請求項２４】
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得ステップと、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得ステップと、前記代表点位置取得ステップで取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得ステップで取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする視線誘導度算出方法。
【請求項２５】
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
演算手段が、前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得ステップと、
前記演算手段が、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得ステップと、
前記演算手段が、前記代表点位置取得ステップで取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得ステップで取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする視線誘導度算出方法。
【請求項２６】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ単位で前記オブジェクトを経由する視線誘導経路を算出することを特徴とする視線誘導度算出方法。
【請求項２７】
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点であるグループ化代表点およびグループ化されていない代表点である非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ化代表点のオブジェクトおよび前記非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路を算出することを特徴とする視線誘導度算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像が視線を誘導する度合いを算出するシステムおよびプログラム、並びに方法に係り、特に、装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品のカタログ等のように、レイアウト要素（例えば、タイトル、画像、テキスト）が見やすくレイアウトされたデザイン性の高い文書をビジュアルドキュメントという。ビジュアルドキュメントの作成には、多くのデザインノウハウが要求されるため、一般のビジネスマンが作成するのは難しい。そのため、ビジュアルドキュメントの作成は、デザインの専門的な知識を有するデザイナに委託して行うことが多い。
【０００３】
デザイナがビジュアルドキュメントを作成する際には、読み手の視線が流れる方向（以下、アイフローという。）に意味的に連続するレイアウト要素を配置することにより、読みやすいレイアウトを実現している。例えば、１つの記事がタイトル、画像およびテキストで構成されているとしたら、アイフローがその順となるように、タイトル、画像およびテキストを配置するのが好ましい。したがって、デザイナは、レイアウト要素を配置しては、アイフローを予測して読みやすくなるように再配置し、試行錯誤を繰り返しながらレイアウトを行う。アイフローは、デザイナが直感や経験に基づいて予測しているため、定量的に検出するのが困難であった。
【０００４】
従来、アイフローを検出する技術およびこれに関連する技術としては、例えば、特許文献１に開示されている視線情報解析装置、特許文献２に開示されている注目領域抽出装置、および非特許文献１に開示されている誘目度評価モデルがあった。
特許文献１記載の発明は、眼球運動検出装置によって眼球の運動を検出し、解析装置によって検出された眼球の時系列変化を周波数領域で解析し、画像入力部から入力された表示される画像の内容を表示内容解析装置で解析し、両者を統合解析部で統合処理することにより、被験者の心理的な観察状態、画像に対する客観的な評価について信頼性の高いデータを得る。
【０００５】
特許文献２記載の発明は、注目領域抽出装置、画像生成装置および構図切取装置を有して構成されている。画像生成装置は、カメラで撮影した映像からパノラマ画像の現画像を生成する。注目領域抽出装置は、画像生成装置から与えられる原画像から注目領域を抽出する。すなわち、原画像の物理的特徴に従って人間の主観に合った評価をし、評価した結果に従って注目領域を抽出する。構図切取装置は、抽出した注目領域および隣接する画像領域を、メモリに記憶された画家が描いた絵画や写真家が撮影した写真に関するデータを参照して、原画像から切り取る。すなわち、絵画画像や写真画像と同じ構図で切り取ることができる。
【０００６】
非特許文献１は、特許文献２記載の発明で導入されている誘目度の概念およびその具体的な算出方法を説明したものである。
【特許文献１】特開平６−１６２号公報
【特許文献２】特開２００１−１２６０７０号公報
【非特許文献１】田中昭二、井口征士、岩舘祐一、中津良平、「画像領域の色およびテクスチャのコントラストを特徴量とした図領域の抽出」、情報処理学会誌、Vol.40,No.8,1999.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１記載の発明にあっては、アイカメラ等の機器を利用してアイフローを検出する構成となっているため、装置が大規模になるとともに、多大なコストを要するという問題があった。また、特許文献１記載の発明を利用してデザイナが自己のアイフローを検出しながらレイアウトを行う場合は、似たようなレイアウト結果を繰り返し見ることで目が慣れたり、自己が期待するアイフローを意識したりしてしまい、第三者が初めてそのレイアウト結果を見たときのアイフローと、実際に検出される自己のアイフローとが一致しない可能性がある。デザイナが目的とするのは、レイアウト結果を初めて手にする読み手にとって読みやすいレイアウトを実現することであるため、デザイナが必要とするのは、レイアウト結果を初めて見た人のアイフローである。したがって、デザイナが自己のアイフローを検出しながらレイアウトを行っても、適切なアイフローを得ることが難しく、読みやすいレイアウトを実現するのが困難であるという問題があった。
【０００８】
また、特許文献１記載の発明は、ビジュアルドキュメントの画像から抽出した画像特徴量と、その画像を被験者に見せたときに、計測機器を使って計測した視線の動きの視線特徴量との対応を学習する。そして、学習結果が蓄積された後は、画像特徴量さえ与えれば、与えられた画像特徴量および学習結果に基づいて視線特徴量を推測することができる。
しかしながら、学習という方法を採用しているため、与えられた画像特徴量が学習済みのものであれば適切なアイフローが得られるが、学習済みのものでなければ適切なアイフローを得ることができない。そのため、数多くの学習を経なければ十分な信頼性が得られないという問題があった。
【０００９】
また、特許文献２および非特許文献１記載の発明にあっては、画像のなかから注目領域を抽出するようになっているため、その抽出結果から、注目領域に視線が誘導されやすいということを推測することはできてもせいぜいそこまでであり、画像のなかに複数の注目領域が存在する場合、注目領域を抽出するだけでは、アイフローを判断することができない。すなわち、各注目領域間を視線がどのように誘導されるかを把握することはできない。
【００１０】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、装置の小型化および低コスト化を図ることができるとともに、適切なアイフローを確実に求めることができる視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明者等は、鋭意検討を重ねた結果、アイフローをレイアウトに応用するには、まず、レイアウト領域に配置される各レイアウト要素を注目領域と見立て、それら注目領域間を視線がどのように誘導されやすいかを求めればよいという点に着目した。そしてさらに、複数の注目領域が存在する画像を観察した場合、人間の感覚としては、最初に、視線を吸引する強さ（以下、視線吸引強度という。）が最も大きい注目領域に視線が誘導されやすく、次に、視線吸引強度の大きい注目領域から視線吸引強度の小さい注目領域へと視線が誘導されやすいという特性があることを見出した。そこで、視線吸引強度が大きい順に各注目領域を順次通過する視線誘導経路を形成し、形成した視線誘導経路をアイフローとして求めることを考えた。
【００１２】
しかしながら、例えば、視線吸引強度が大きい順に第１注目領域、第２注目領域、第３注目領域および第４注目領域があり、第１注目領域からみて所定方向に第２注目領域が、第１注目領域からみて所定方向とは所定角度ずれた方向に第３注目領域および第４注目領域がそれぞれ存在する場合は、第１注目領域、第２注目領域、第３注目領域および第４注目領域の順で必ずしも視線が誘導されるとは限らず、場合によっては、第１注目領域、第３注目領域、第４注目領域および第２注目領域の順で視線が誘導されることがある。
【００１３】
本発明者等は、こうした現象を詳細に検討した結果、単に、視線吸引強度が大きい順に視線が誘導されるわけではなく、視線が誘導される要因には、複数の注目領域が所定方向に存在する場合にそれら注目領域の視線吸引強度が相乗的に作用してくることが分かった。そこで、注目領域の視線吸引強度のほか注目領域の位置を考慮してアイフローを求めるのが適切であるという結論に達した。
【００１４】
〔発明１〕  上記目的を達成するために、発明１の視線誘導度算出システムは、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出システムであって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００１５】
このような構成であれば、画像のうち特定領域内に存在する代表点の視線吸引強度に基づいて、画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度が算出される。
これにより、デザイナその他の編集者の主観に左右されることなく、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に算出することができる。また、視線吸引強度のほか代表点の位置を考慮して視線誘導度が算出されるので、起点から視線がどのように誘導されやすいかを比較的適切に算出することができる。したがって、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。
【００１６】
また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。
さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
【００１７】
ここで、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。以下、発明２、１２および１３の視線誘導度算出システムにおいて同じである。
【００１８】
また、代表点とは、オブジェクトの内部および境界上の任意の１点のうち重要と思われる点である。例えば、オブジェクトが矩形形状その他の多角形形状であれば、オブジェクトの各頂点、中心点または重心点を代表点とすることができ、オブジェクトが円形状または楕円形状その他の外縁が曲線で形成されている領域であれば、中心点または重心点を代表点とすることができる。以下、発明２、１２および１３の視線誘導度算出システム、発明１４、１５、２５および２６の視線誘導度算出プログラム、発明２７、２８、３８および３９の記憶媒体、並びに発明４０ないし４３、５３および５４の視線誘導度算出方法において同じである。
【００１９】
〔発明２〕  さらに、発明２の視線誘導度算出システムは、
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出システムであって、
前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得手段と、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得手段と、前記代表点位置取得手段で取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得手段で取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出手段とを備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００２０】
このような構成であれば、代表点位置取得手段により、代表点の位置が取得され、視線吸引強度取得手段により、代表点の視線吸引強度が取得される。そして、視線誘導度算出手段により、画像のうち特定領域内に存在する代表点の視線吸引強度に基づいて、画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度が算出される。
これにより、デザイナその他の編集者の主観に左右されることなく、画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に算出することができる。また、視線吸引強度のほか代表点の位置を考慮して視線誘導度が算出されるので、起点から視線がどのように誘導されやすいかを比較的適切に算出することができる。したがって、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができるという効果が得られる。
【００２１】
また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができるという効果も得られる。
さらに、学習という方法により視線誘導度を算出するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができるという効果も得られる。
【００２２】
ここで、代表点位置取得手段は、代表点の位置を取得するようになっていればどのような構成であってもよく、例えば、入力装置等から代表点の位置を入力するようになっていてもよいし、外部の端末等から代表点の位置を獲得するようになっていてもよいし、画像データ等に基づいて代表点の位置を算出するようになっていてもよい。すなわち、取得には、少なくとも入力、獲得および算出が含まれる。
【００２３】
また、視線吸引強度取得手段は、視線吸引強度を取得するようになっていればどのような構成であってもよく、例えば、入力装置等から視線吸引強度を入力するようになっていてもよいし、外部の端末等から視線吸引強度を獲得するようになっていてもよいし、画像データ等に基づいて視線吸引強度を算出するようになっていてもよい。すなわち、取得には、少なくとも入力、獲得および算出が含まれる。
【００２４】
〔発明３〕  さらに、発明３の視線誘導度算出システムは、発明２の視線誘導度算出システムにおいて、
前記起点の位置に基づいて前記特定領域を設定する特定領域設定手段を備え、
前記視線誘導度算出手段は、前記特定領域設定手段で設定した特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００２５】
このような構成であれば、特定領域設定手段により、起点の位置に基づいて特定領域が設定され、視線誘導度算出手段により、設定された特定領域内に存在する代表点の視線吸引強度に基づいて視線誘導度が算出される。
これにより、起点の位置に基づいて特定領域が設定されるので、起点から視線がどのように誘導されやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
【００２６】
〔発明４〕  さらに、発明４の視線誘導度算出システムは、発明３の視線誘導度算出システムにおいて、
前記特定領域設定手段は、直線、曲線、円弧その他の線分により囲まれた領域、または矩形、円、楕円その他の幾何学形状により囲まれた領域を前記特定領域として設定することを特徴とする。
【００２７】
このような構成であれば、特定領域設定手段により、直線、曲線、円弧その他の線分により囲まれた領域、または矩形、円、楕円その他の幾何学形状により囲まれた領域が特定領域として設定される。
これにより、特定領域を比較的容易に設定することができるという効果が得られる。
【００２８】
〔発明５〕  さらに、発明５の視線誘導度算出システムは、発明２ないし４のいずれか１の視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導度算出手段は、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出手段と、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出手段とを有し、前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を前記視線誘導度として算出するようになっていることを特徴とする。
【００２９】
このような構成であれば、視線誘導方向算出手段により、起点から特定領域に向けて視線を誘導する方向である視線誘導方向が算出され、視線誘導強度算出手段により、起点から特定領域に向けて視線を誘導する強さである視線誘導強度が算出される。そして、視線誘導方向および視線誘導強度が視線誘導度として算出される。
起点を基準とした場合、視線は、起点から所定の方向に所定の大きさで誘導されやすい。したがって、視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として算出することにより、起点から視線がどのように誘導されやすいかをさらに適切に算出することができるという効果が得られる。
【００３０】
〔発明６〕  さらに、発明６の視線誘導度算出システムは、発明５の視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導方向算出手段は、前記起点から所定方向を前記視線誘導方向として算出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、視線誘導方向算出手段により、起点から所定方向が視線誘導方向として算出される。
これにより、視線誘導方向を比較的容易に算出することができるという効果が得られる。
【００３１】
〔発明７〕  さらに、発明７の視線誘導度算出システムは、発明５の視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導方向算出手段は、前記起点の位置および前記特定領域内に存在する前記代表点の位置に基づいて前記視線誘導方向を算出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、視線誘導方向算出手段により、起点の位置および特定領域内に存在する代表点の位置に基づいて視線誘導方向が算出される。
これにより、視線誘導方向を比較的合理的に算出することができるという効果が得られる。
【００３２】
〔発明８〕  さらに、発明８の視線誘導度算出システムは、発明５の視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導方向算出手段は、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導方向を算出するようになっていることを特徴とする。
【００３３】
このような構成であれば、複数の代表点が特定領域内に存在するときは、視線誘導方向算出手段により、それら代表点の視線吸引強度の統計値に基づいて視線誘導方向が算出される。
これにより、特定領域内に存在する複数の代表点の視線吸引強度を考慮して視線誘導方向が算出されるので、視線誘導方向を比較的合理的に算出することができるという効果が得られる。
【００３４】
〔発明９〕  さらに、発明９の視線誘導度算出システムは、発明５ないし８のいずれか１の視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、前記特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
このような構成であれば、視線誘導強度算出手段により、特定領域内に存在する代表点の視線吸引強度に基づいて視線誘導強度が算出される。
これにより、視線誘導強度を比較的合理的に算出することができるという効果が得られる。
【００３５】
〔発明１０〕  さらに、発明１０の視線誘導度算出システムは、発明９の視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導強度算出手段は、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の位置および視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導強度を算出するようになっていることを特徴とする。
【００３６】
このような構成であれば、複数の代表点が特定領域内に存在するときは、視線誘導強度算出手段により、それら代表点の位置および視線吸引強度の統計値に基づいて視線誘導強度が算出される。
これにより、特定領域内に存在する複数の代表点の位置および視線吸引強度を考慮して視線誘導強度が算出されるので、視線誘導強度を比較的合理的に算出することができるという効果が得られる。
【００３７】
〔発明１１〕  さらに、発明１１の視線誘導度算出システムは、発明５ないし１０のいずれか１の視線誘導度算出システムにおいて、
前記視線誘導度算出手段は、前記画像のうち異なる複数の特定領域のそれぞれについて前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を算出し、算出した各特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度を前記視線誘導度として算出するようになっていることを特徴とする。
【００３８】
このような構成であれば、視線誘導度算出手段により、各特定領域ごとに視線誘導方向および視線誘導強度が算出され、算出された各特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度が視線誘導度として算出される。
これにより、各特定領域ごとに、起点からその特定領域に向けて視線がどのように誘導されやすいかを把握することができるという効果が得られる。
【００３９】
〔発明１２〕  さらに、発明１２の視線誘導度算出システムは、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出システムであって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ単位で前記オブジェクトを経由する視線誘導経路を算出するようになっていることを特徴とする。
【００４０】
このような構成であれば、画像のうち所定範囲内に存在する代表点がグループ化され、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、グループ単位でオブジェクトを経由する視線誘導経路が算出される。
これにより、発明１の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００４１】
〔発明１３〕  さらに、発明１３の視線誘導度算出システムは、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出システムであって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点であるグループ化代表点およびグループ化されていない代表点である非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ化代表点のオブジェクトおよび前記非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路を算出するようになっていることを特徴とする。
【００４２】
このような構成であれば、画像のうち所定範囲内に存在する代表点がグループ化され、グループ化代表点および非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、グループ化代表点のオブジェクトおよび非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路が算出される。
これにより、発明１の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００４３】
〔発明１４〕  一方、上記目的を達成するために、発明１４の視線誘導度算出プログラムは、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする。
【００４４】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００４５】
〔発明１５〕  さらに、発明１５の視線誘導度算出プログラムは、
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得ステップと、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得ステップと、前記代表点位置取得ステップで取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得ステップで取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする。
【００４６】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明２の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
ここで、代表点位置取得ステップは、代表点の位置を取得すればどのような形態であってもよく、例えば、入力装置等から代表点の位置を入力してもよいし、外部の端末等から代表点の位置を獲得してもよいし、画像データ等に基づいて代表点の位置を算出してもよい。すなわち、取得には、少なくとも入力、獲得および算出が含まれる。以下、発明２８の記憶媒体、並びに発明４２および４３の視線誘導度算出方法において同じである。
【００４７】
また、視線吸引強度取得ステップは、視線吸引強度を取得すればどのような形態であってもよく、例えば、入力装置等から視線吸引強度を入力してもよいし、外部の端末等から視線吸引強度を獲得してもよいし、画像データ等に基づいて視線吸引強度を算出してもよい。すなわち、取得には、少なくとも入力、獲得および算出が含まれる。以下、発明２８の記憶媒体、並びに発明４２および４３の視線誘導度算出方法において同じである。
【００４８】
〔発明１６〕  さらに、発明１６の視線誘導度算出プログラムは、発明１５の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記起点の位置に基づいて前記特定領域を設定する特定領域設定ステップからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記特定領域設定ステップで設定した特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする。
【００４９】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明３の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５０】
〔発明１７〕  さらに、発明１７の視線誘導度算出プログラムは、発明１６の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記特定領域設定ステップは、直線、曲線、円弧その他の線分により囲まれた領域、または矩形、円、楕円その他の幾何学形状により囲まれた領域を前記特定領域として設定することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明４の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５１】
〔発明１８〕  さらに、発明１８の視線誘導度算出プログラムは、発明１５ないし１７のいずれか１の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導度算出ステップは、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を前記視線誘導度として算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明５の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５２】
〔発明１９〕  さらに、発明１９の視線誘導度算出プログラムは、発明１８の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記起点から所定方向を前記視線誘導方向として算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明６の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５３】
〔発明２０〕  さらに、発明２０の視線誘導度算出プログラムは、発明１８の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記起点の位置および前記特定領域内に存在する前記代表点の位置に基づいて前記視線誘導方向を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明７の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５４】
〔発明２１〕  さらに、発明２１の視線誘導度算出プログラムは、発明１８の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導方向算出ステップは、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導方向を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明８の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５５】
〔発明２２〕  さらに、発明２２の視線誘導度算出プログラムは、発明１８ないし２１のいずれか１の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明９の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５６】
〔発明２３〕  さらに、発明２３の視線誘導度算出プログラムは、発明２２の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導強度算出ステップは、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の位置および視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１０の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５７】
〔発明２４〕  さらに、発明２４の視線誘導度算出プログラムは、発明１８ないし２３のいずれか１の視線誘導度算出プログラムにおいて、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち異なる複数の特定領域のそれぞれについて前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を算出し、算出した各特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度を前記視線誘導度として算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１１の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５８】
〔発明２５〕  さらに、発明２５の視線誘導度算出プログラムは、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ単位で前記オブジェクトを経由する視線誘導経路を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１２の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００５９】
〔発明２６〕  さらに、発明２６の視線誘導度算出プログラムは、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムであって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点であるグループ化代表点およびグループ化されていない代表点である非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ化代表点のオブジェクトおよび前記非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを含むことを特徴とする。
【００６０】
このような構成であれば、コンピュータによってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１３の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６１】
〔発明２７〕  一方、上記目的を達成するために、発明２７の記憶媒体は、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６２】
〔発明２８〕  さらに、発明２８の記憶媒体は、
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得ステップと、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得ステップと、前記代表点位置取得ステップで取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得ステップで取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶し、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明２の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６３】
〔発明２９〕  さらに、発明２９の記憶媒体は、発明２８の記憶媒体において、
前記起点の位置に基づいて前記特定領域を設定する特定領域設定ステップからなる処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶し、
前記視線誘導度算出ステップは、前記特定領域設定ステップで設定した特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明３の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６４】
〔発明３０〕  さらに、発明３０の記憶媒体は、発明２９の記憶媒体において、
前記特定領域設定ステップは、直線、曲線、円弧その他の線分により囲まれた領域、または矩形、円、楕円その他の幾何学形状により囲まれた領域を前記特定領域として設定することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明４の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６５】
〔発明３１〕  さらに、発明３１の記憶媒体は、発明２８ないし３０のいずれか１の記憶媒体において、
前記視線誘導度算出ステップは、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を前記視線誘導度として算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明５の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６６】
〔発明３２〕  さらに、発明３２の記憶媒体は、発明３１の記憶媒体において、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記起点から所定方向を前記視線誘導方向として算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明６の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６７】
〔発明３３〕  さらに、発明３３の記憶媒体は、発明３１の記憶媒体において、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記起点の位置および前記特定領域内に存在する前記代表点の位置に基づいて前記視線誘導方向を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明７の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６８】
〔発明３４〕  さらに、発明３４の記憶媒体は、発明３１の記憶媒体において、
前記視線誘導方向算出ステップは、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導方向を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明８の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００６９】
〔発明３５〕  さらに、発明３５の記憶媒体は、発明３１ないし３４のいずれか１の記憶媒体において、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明９の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００７０】
〔発明３６〕  さらに、発明３６の記憶媒体は、発明３５の記憶媒体において、
前記視線誘導強度算出ステップは、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の位置および視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１０の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００７１】
〔発明３７〕  さらに、発明３７の記憶媒体は、発明３１ないし３６のいずれか１の記憶媒体において、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち異なる複数の特定領域のそれぞれについて前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を算出し、算出した各特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度を前記視線誘導度として算出することを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１１の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００７２】
〔発明３８〕  さらに、発明３８の記憶媒体は、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ単位で前記オブジェクトを経由する視線誘導経路を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１２の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００７３】
〔発明３９〕  さらに、発明３９の記憶媒体は、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出プログラムを記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体であって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点であるグループ化代表点およびグループ化されていない代表点である非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ化代表点のオブジェクトおよび前記非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路を算出する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを記憶したことを特徴とする。
このような構成であれば、コンピュータによって記憶媒体からプログラムが読み取られ、読み取られたプログラムに従ってコンピュータが処理を実行すると、発明１３の視線誘導度算出システムと同等の作用および効果が得られる。
【００７４】
〔発明４０〕  一方、上記目的を達成するために、発明４０の視線誘導度算出方法は、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出することを特徴とする。
これにより、発明１の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００７５】
〔発明４１〕  さらに、発明４１の視線誘導度算出方法は、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて、演算手段が、前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出することを特徴とする。
これにより、発明１の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００７６】
〔発明４２〕  さらに、発明４２の視線誘導度算出方法は、
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得ステップと、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得ステップと、前記代表点位置取得ステップで取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得ステップで取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする。
これにより、発明２の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００７７】
〔発明４３〕  さらに、発明４３の視線誘導度算出方法は、
画像データに基づいて画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
演算手段が、前記画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置を取得する代表点位置取得ステップと、
前記演算手段が、前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度を取得する視線吸引強度取得ステップと、
前記演算手段が、前記代表点位置取得ステップで取得した代表点の位置および前記視線吸引強度取得ステップで取得した視線吸引強度に基づいて前記画像における所定の起点から外に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を算出する視線誘導度算出ステップとを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする。
これにより、発明２の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００７８】
〔発明４４〕  さらに、発明４４の視線誘導度算出方法は、発明４２の視線誘導度算出方法において、
前記起点の位置に基づいて前記特定領域を設定する特定領域設定ステップを含み、
前記視線誘導度算出ステップは、前記特定領域設定ステップで設定した特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導度を算出することを特徴とする。
これにより、発明３の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００７９】
〔発明４５〕  さらに、発明４５の視線誘導度算出方法は、発明４４の視線誘導度算出方法において、
前記特定領域設定ステップは、直線、曲線、円弧その他の線分により囲まれた領域、または矩形、円、楕円その他の幾何学形状により囲まれた領域を前記特定領域として設定することを特徴とする。
これにより、発明４の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８０】
〔発明４６〕  さらに、発明４６の視線誘導度算出方法は、発明４２、４４および４５のいずれか１の視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導度算出ステップは、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する視線誘導方向算出ステップと、前記起点から前記特定領域に向けて視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する視線誘導強度算出ステップとを含み、前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を前記視線誘導度として算出することを特徴とする。
これにより、発明５の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８１】
〔発明４７〕  さらに、発明４７の視線誘導度算出方法は、発明４６の視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記起点から所定方向を前記視線誘導方向として算出することを特徴とする。
これにより、発明６の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８２】
〔発明４８〕  さらに、発明４８の視線誘導度算出方法は、発明４６の視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導方向算出ステップは、前記起点の位置および前記特定領域内に存在する前記代表点の位置に基づいて前記視線誘導方向を算出することを特徴とする。
これにより、発明７の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８３】
〔発明４９〕  さらに、発明４９の視線誘導度算出方法は、発明４６の視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導方向算出ステップは、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導方向を算出することを特徴とする。
これにより、発明８の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８４】
〔発明５０〕  さらに、発明５０の視線誘導度算出方法は、発明４６ないし４９のいずれか１の視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導強度算出ステップは、前記特定領域内に存在する前記代表点の視線吸引強度に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
これにより、発明９の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８５】
〔発明５１〕  さらに、発明５１の視線誘導度算出方法は、発明５０の視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導強度算出ステップは、複数の前記代表点が前記特定領域内に存在するときは、それら代表点の位置および視線吸引強度の統計値に基づいて前記視線誘導強度を算出することを特徴とする。
これにより、発明１０の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８６】
〔発明５２〕  さらに、発明５２の視線誘導度算出方法は、発明４６ないし５１のいずれか１の視線誘導度算出方法において、
前記視線誘導度算出ステップは、前記画像のうち異なる複数の特定領域のそれぞれについて前記視線誘導方向および前記視線誘導強度を算出し、算出した各特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度を前記視線誘導度として算出することを特徴とする。
これにより、発明１１の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８７】
〔発明５３〕  さらに、発明５３の視線誘導度算出方法は、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ単位で前記オブジェクトを経由する視線誘導経路を算出することを特徴とする。
これにより、発明１２の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【００８８】
〔発明５４〕  さらに、発明５４の視線誘導度算出方法は、
画像に含まれるオブジェクトの代表点の位置および前記オブジェクトに向けて視線を吸引する強さである視線吸引強度に基づいて、前記画像が視線を誘導する度合いを算出する視線誘導度算出方法であって、
前記画像のうち所定範囲内に存在する前記代表点をグループ化し、グループ化された代表点であるグループ化代表点およびグループ化されていない代表点である非グループ化代表点の視線吸引強度に基づいて、前記グループ化代表点のオブジェクトおよび前記非グループ化代表点のオブジェクトを経由する視線誘導経路を算出することを特徴とする。
これにより、発明１３の視線誘導度算出システムと同等の効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８９】
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図２４は、本発明に係る視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法の第１の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法を、複数のレイアウト要素が配置されたレイアウト画像において、所定の起点から視線が誘導される方向および強さを示す視線誘導度を生成する場合について適用したものである。
【００９０】
まず、本発明の概要を図１ないし図３を参照しながら説明する。
図１は、レイアウト画像３００における各レイアウト要素の配置を示す図である。
レイアウト画像３００には、図１に示すように、５つのレイアウト要素１〜５が配置されている。各レイアウト要素１〜５は、視線吸引強度が大きいほど若い番号が割り当てられている。
【００９１】
図２は、レイアウト要素間を視線が誘導される視線誘導経路３０２を形成する場合を示す図である。
視線吸引強度が大きい順に視線誘導経路を形成する場合は、レイアウト要素１の視線吸引強度が最も大きいので、まず、レイアウト要素１が視線誘導経路の起点として決定される。次いで、レイアウト要素１から次に視線が誘導されるレイアウト要素への視線誘導経路を決定するが、レイアウト要素１から各レイアウト要素２〜５へは、図２（ａ）に示すように、レイアウト要素２〜５の各視線吸引強度に応じた大きさのベクトルを形成することができる。ここで、レイアウト要素２へのベクトルが最も大きいので、レイアウト要素２が視線誘導経路の次の通過点として決定される。したがって、図２（ｂ）に示すように、レイアウト要素１を起点として、レイアウト要素２、レイアウト要素３、レイアウト要素４およびレイアウト要素５の順で各レイアウト要素１〜５を順次通過する視線誘導経路３０２を形成することができる。
【００９２】
しかしながら、レイアウト要素３〜５は、レイアウト要素１からみて右下の方向にまとまって配置され、レイアウト要素２は、レイアウト要素１からみて左下の方向に単独で配置されているため、レイアウト要素３〜５の視線吸引強度によっては、レイアウト要素２よりもレイアウト要素３〜５の群に視線が誘導される場合がある。
図３は、レイアウト要素間を視線が誘導される視線誘導経路３０４を形成する場合を示す図である。
【００９３】
そこで、視線吸引強度だけでなくレイアウト要素の位置を考慮して視線誘導経路を形成するのが適切である。すなわち、レイアウト要素１から次に視線が誘導されるレイアウト要素を決定する場合、レイアウト要素１からみて右下の方向に存在するレイアウト要素３〜５の群に対しては、図３（ａ）に示すように、レイアウト要素１から各レイアウト要素３〜５へのベクトルを合成して１つのベクトルとし、レイアウト要素３〜５への合成ベクトルの大きさと、レイアウト要素２へのベクトルの大きさを比較して大きい方に決定する。図３（ａ）の例では、合成ベクトルの方が大きいので、レイアウト要素３〜５の群が視線誘導経路の次の通過点として決定される。したがって、図３（ｂ）に示すように、レイアウト要素１を起点として、レイアウト要素３、レイアウト要素４、レイアウト要素５およびレイアウト要素２の順で各レイアウト要素１〜５を順次通過する視線誘導経路３０４を形成することができる。
【００９４】
本実施の形態は、所定の起点からみて複数のレイアウト要素が所定方向にまとまって存在する場合にそれらレイアウト要素を１つの群として取り扱い、デザイン支援情報として、図３（ａ）に示すように、所定の起点から視線がどのように誘導されるかを示す視線誘導度を生成することを目的とする。
次に、本発明を適用するレイアウト装置１００の構成を図４および図５を参照しながら説明する。
【００９５】
図４は、レイアウト装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
レイアウト装置１００は、図４に示すように、制御プログラムに基づいて演算およびシステム全体を制御するＣＰＵ３０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ３０の制御プログラム等を格納しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を格納するためのＲＡＭ３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【００９６】
Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして格納する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４とが接続されている。
ＣＰＵ３０は、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）等からなり、ＲＯＭ３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図５のフローチャートに示す視線誘導度生成処理を実行するようになっている。
【００９７】
図５は、視線誘導度生成処理を示すフローチャートである。
視線誘導度生成処理は、レイアウト画像における所定の起点から視線がどのように誘導されるかを示す視線誘導度を生成する処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図５に示すように、まず、ステップＳ１００に移行するようになっている。
ステップＳ１００では、画像データを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０２に移行して、読み出した画像データに基づいてレイアウト画像を複数の領域に分割し、ステップＳ１０４に移行する。
【００９８】
ステップＳ１０４では、読み出した画像データに基づいて、各部分領域ごとに、その部分領域の代表点の位置を算出し、ステップＳ１０６に移行して、読み出した画像データに基づいて各部分領域の視線吸引強度を算出し、ステップＳ１０８に移行する。
ステップＳ１０８では、算出した視線吸引強度に基づいて複数の代表点のなかから起点を決定し、ステップＳ１１０に移行して、決定した起点を基準として複数の特定領域を設定し、ステップＳ１１２に移行する。
【００９９】
ステップＳ１１２では、設定した各特定領域ごとに、決定した起点からその特定領域に向けて視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出し、ステップＳ１１４に移行して、設定した各特定領域ごとに、決定した起点からその特定領域に向けて視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出し、ステップＳ１１６に移行する。
ステップＳ１１６では、決定した起点から視線がどのように誘導されるかを示す視線誘導度を生成し、ステップＳ１１８に移行して、生成した視線誘導度をレイアウト画像上に表示し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
【０１００】
次に、ステップＳ１０２の領域分割処理を図６および図７を参照しながら詳細に説明する。
図６は、レイアウト画像３１０を複数の領域に分割する場合を示す図である。
レイアウト画像３１０は、図６に示すように、４つのレイアウト要素４００〜４０６を縦長のレイアウト領域に配置して構成されている。図６においては、レイアウト要素４００が上方に配置され、レイアウト要素４０２，４０４がレイアウト要素４００の下方に左から順に横並びに配置されている。また、レイアウト要素４０６がレイアウト要素４０４の下方に配置されている。
【０１０１】
レイアウト画像３１０は、複数の情報格納枠をレイアウト領域に配置したレイアウトを規定したレイアウトテンプレートに従って、レイアウト要素４００〜４０６を各情報格納枠に格納することにより論理的なデータとして構成されている。その場合、情報格納枠に関する情報をレイアウト画像３１０から抽出することにより、レイアウト画像３１０を複数の領域に分割することができる。その結果、レイアウト要素４００〜４０６が占める領域と同一の大きさの領域をそれぞれ部分領域Ａ〜Ｄとして分割することができる。
【０１０２】
図７は、レイアウト画像３２０を複数の領域に分割する場合を示す図である。
レイアウト画像３２０は、図７に示すように、４つのレイアウト要素４００〜４０６を縦長のレイアウト領域に配置して構成されているが、レイアウト画像３１０と異なるのは、イメージデータとして構成されている点である。その場合、公知の領域認識技術（例えば、特公昭61-32712号公報または非特許文献１）を利用することにより、レイアウト画像３２０を複数の領域に分割することができる。図７の例では、レイアウト画像３２０を単純に８等分し、左最上段の領域、右最上段の領域、左２段目の領域、右２段目の領域、左３段目の領域、右３段目の領域、左最下段の領域および右最下段の領域をそれぞれ部分領域Ａ〜Ｈとしている。
【０１０３】
以下、レイアウト画像３１０，３２０については同様の処理を行うことができるので、レイアウト画像３１０だけを例にとって図５の各ステップの具体的な処理を説明する。
次に、ステップＳ１０４の代表点位置算出処理を図８を参照しながら詳細に説明する。
図８は、レイアウト画像３１０の各部分領域Ａ〜Ｄの代表点の位置を算出する場合を示す図である。
【０１０４】
代表点の位置を求めるには、レイアウト画像３１０のサイズおよび部分領域における代表点の位置を定義する必要がある。例えば、レイアウト画像３１０の横方向の長さを「２０」、縦方向の長さを「３０」と定義し、部分領域Ａ〜Ｄの重心点を代表点Ｐａ〜Ｐｄと定義する。その場合、各代表点Ｐａ〜Ｐｄの位置は、図８に示すように、それぞれ（１０，５）、（５，１５）、（１５，１０）および（１５，２５）として算出することができる。
【０１０５】
次に、ステップＳ１０６の視線吸引強度算出処理を図９を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１０６では、部分領域のなかから利用者が注目すると思われる箇所（以下、注目領域という。）を抽出し、注目領域を注目する度合いを視線吸引強度として算出する。本実施の形態では、注目領域の抽出基準として「誘目度」という概念を用いる。誘目度の算出方法は、例えば、特許文献２および非特許文献１に詳細に開示されている。
【０１０６】
誘目度について簡単に説明する。
注目領域の抽出のために、原画像の物理的特徴に従って誘目度を評価する。ここで、誘目度とは、人間の主観に合ったパラメータをいう。注目領域の抽出は、評価結果から１番目立つ領域を注目領域として抽出する。つまり、注目領域の評価の際は、物理的特徴に従って人間の主観に合った評価をするので、人間の主観に適合した注目領域を抽出することができる。
【０１０７】
例えば、物理的特徴が色の異質度を含む場合、各領域の色の違いに基づいて誘目度を評価することができる。
また、物理的特徴が、色の異質度に加えて、形の異質度、面積の異質度およびテクスチャ（模様）の異質度をさらに含むので、この４つの異質度の少なくとも１つの異質度に基づいて誘目度を評価すれば、原画像の特徴に応じて的確に誘目度を評価することができる。
【０１０８】
また、色の３要素（色相、彩度、明度）についても評価する場合であれば、人間の主観による目立つ色（赤色）に近い領域を最も目立つ領域と評価することができる。
さらに、空間周波数や原画像における各領域の面積についても評価すれば、最も目立つ領域の評価をさらに的確に判定することができる。
また、誘目度の評価は、以下の手順により行う。
（１）最初に原画像を領域分割する。この場合、原画像を図領域と絵領域に分割する。領域分割の方法には、１９９７ＩＥＥＥにおいてW.Y.MaやB.S.Manjunathらが「Edge Flow:A Framework of Boundary Detection and Image Segmentation」に記載した"edge flow"に基づく境界検出方法が適用される。
（２）次に、分割した図領域を抽出し、領域の誘目度を評価する。
【０１０９】
誘目度の評価は、概略以下のようにして行う。
最初に、各領域の異質性誘目度を求める。この場合、色の異質度、テクスチャの異質度、形の異質度および面積の異質度を各々求め、それぞれに重み係数を付与して線形結合し、各領域の異質性誘目度を求める。
次に、各領域における特徴誘目度を求める。この場合、色の誘目度、空間周波数の誘目度、面積の誘目度を求め、それぞれに重み係数を付与して線形結合し、各領域の特徴誘目度を求める。
【０１１０】
次に、各領域の異質性誘目度と特徴誘目度を加算し、特徴量統合値を求め、特徴量統合値を所定のベータ関数により評価して、誘目度を算出する。
（３）また、原画像から誘目度を評価したパターン図を生成する。
図９は、レイアウト画像３１０の各部分領域Ａ〜Ｄの視線吸引強度を算出する場合を示す図である。
【０１１１】
誘目度を利用して視線吸引強度を算出した場合、部分領域Ａ〜Ｄの視線吸引強度は、図９に示すように、例えば、それぞれ「０．９」、「０．６」、「０．４」および「０．３」となったとする。なお、誘目度は、「０」〜「１」の範囲の値を取り得るので、視線吸引強度も「０」〜「１」の範囲で算出される。
なお、視線吸引強度を算出する技術としては、様々な公知技術を応用することができる。例えば、下記文献（１）に開示されているように、画像中の不連続部分や濃淡情報に基づいて注目領域を求める技術、および下記文献（２）〜（４）に開示されているように、誘目度に基づいて注目領域を求める技術がある。
（１）Laurent Itti, Christof Koch and Ernst Niebur, "A Model of Saliency-based Visual Attention for Rapid Scene Analysis", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.20, No.11, pp.1254-1259, 1998.
（２）田中昭二、井上正之、井上誠喜、中津良平、「誘目性に寄与する物理的特徴量を基にした画像注目領域の抽出」, 映情学誌, Vol.52, No.6, pp.881-890, 1998.
（３）Shoji Tanaka, Seiji Inokuchi and Yuichi Iwadate, "A Figure Extraxtion Method based on the Color and Texture Contrasts of Regions", IAPR ICIAP'99, 1999.
（４）田中昭二、井口征士、岩館祐一、中津良平、「画像領域の色およびテクスチャのコントラストを特徴量とした図領域の抽出」、情報処理学会誌、Vol.40、No.8、1999.
次に、ステップＳ１０８の起点決定処理を詳細に説明する。
【０１１２】
ステップＳ１０８では、レイアウト画像における複数の代表点のなかから、視線吸引強度が最も大きい部分領域の代表点を起点として決定する。レイアウト画像３１０では、部分領域Ａの視線吸引強度が最も大きいので、代表点Ｐａが起点として決定される。
次に、ステップＳ１１０の特定領域設定処理を図１０ないし図１５を参照しながら詳細に説明する。
【０１１３】
ステップＳ１１０では、決定した起点を基準としてレイアウト画像のなかに複数の特定領域を設定する。特定領域は、起点からみて所定方向に存在する複数の部分領域をひとまとめにするための領域である。１つの特定領域内に存在する複数の部分領域を１つの群として取り扱い、各特定領域ごとに視線誘導度が生成される。
図１０は、起点Ｐａを中心としてレイアウト画像３１０を４等分して特定領域を設定する場合を示す図である。
【０１１４】
特定領域を設定する場合は、例えば、図１０に示すように、起点Ｐａを中心としてレイアウト画像３１０を４つの象限に分割し、起点Ｐａからみて左上の領域、右上の領域、左下の領域および右下の領域をそれぞれ特定領域ａ〜ｄとして設定することができる。
図１１は、起点Ｐａを中心としてレイアウト画像３１０を８等分して特定領域を設定する場合を示す図である。
【０１１５】
また、図１０の例に限らず、例えば、図１１に示すように、起点Ｐａを中心としてレイアウト画像３１０を放射状に８等分し、それぞれの領域を特定領域として設定することもできる。
図１２は、特定領域を扇形領域として設定する場合を示す図である。
また、図１０および図１１の例に限らず、例えば、図１２に示すように、起点Ｐａを中心とした所定半径の円形領域をレイアウト画像３１０と重ね合わせて形成し、その円形領域を４つの象限に分割し、レイアウト画像３１０のうちそれぞれの扇形領域と重なり合う領域を特定領域として設定することもできる。
【０１１６】
図１３は、特定領域を三角形領域として設定する場合を示す図である。
また、図１０ないし図１２の例に限らず、例えば、図１３に示すように、起点Ｐａを頂点とした複数の三角形領域を起点Ｐａの周辺にレイアウト画像３１０と重ね合わせて形成し、レイアウト画像３１０のうちそれぞれの三角形領域と重なり合う領域を特定領域として設定することもできる。
【０１１７】
図１４は、特定領域を楕円形領域として設定する場合を示す図である。
また、図１０ないし図１３の例に限らず、例えば、図１４に示すように、複数の楕円形領域を起点Ｐａの周辺にレイアウト画像３１０と重ね合わせて形成し、レイアウト画像３１０のうちそれぞれの楕円形領域と重なり合う領域を特定領域として設定することもできる。このとき、起点Ｐａと楕円形領域の中心を結ぶ直線と、楕円形領域の長軸とが一致またはほぼ一致している。
【０１１８】
図１５は、特定領域を矩形領域として設定する場合を示す図である。
また、図１０ないし図１４の例に限らず、例えば、図１５に示すように、複数の矩形領域を起点Ｐａの周辺にレイアウト画像３１０と重ね合わせて格子状に形成し、レイアウト画像３１０のうちそれぞれの矩形領域と重なり合う領域を特定領域として設定することもできる。
【０１１９】
次に、ステップＳ１１２の視線誘導方向算出処理を図１６ないし図２１を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１１２では、設定した各特定領域ごとに、決定した起点からその特定領域に向けて視線を誘導する方向である視線誘導方向を算出する。
図１６は、図１０の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
【０１２０】
起点Ｐａを中心としてレイアウト画像３１０を４等分して特定領域を設定した場合は、例えば、図１６に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の起点Ｐａを交点とする２つの辺がなす角を２等分し、その２等分線の方向を視線誘導方向として算出することができる。その結果、特定領域ａの視線誘導方向は、第２象限を２等分するので起点Ｐａからみて左上４５°の方向となり、単位ベクトルで表現すれば（−１／√２，１／√２）となる。同様に、特定領域ｂ〜ｄの視線誘導方向は、それぞれ（１／√２，１／√２）、（−１／√２，−１／√２）および（１／√２，−１／√２）となる。
【０１２１】
図１７は、図１１の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
起点Ｐａを中心としてレイアウト画像３１０を８等分して特定領域を設定した場合は、例えば、図１７に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の起点Ｐａを交点とする２つの辺がなす角を２等分し、その２等分線の方向を視線誘導方向として算出することができる。
【０１２２】
図１８は、図１２の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
特定領域を扇形領域として設定した場合は、例えば、図１８に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の起点Ｐａを交点とする２つの辺がなす角を２等分し、その２等分線の方向を視線誘導方向として算出することができる。
【０１２３】
図１９は、図１３の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
特定領域を三角形領域として設定した場合は、例えば、図１９に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の起点Ｐａを交点とする２つの辺がなす角を２等分し、その２等分線の方向を視線誘導方向として算出することができる。
【０１２４】
図２０は、図１４の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
特定領域を楕円形領域として設定した場合は、例えば、図２０に示すように、各特定領域ごとに、起点Ｐａとその特定領域の中心を結ぶ直線の方向（楕円の長軸方向）を視線誘導方向として算出することができる。
【０１２５】
図２１は、図１５の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
特定領域を矩形領域として設定した場合は、例えば、図２１に示すように、各特定領域ごとに、起点Ｐａとその特定領域の中心を結ぶ直線の方向を視線誘導方向として算出することができる。
【０１２６】
次に、ステップＳ１１４の視線誘導強度算出処理を図２２を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１１４では、設定した各特定領域ごとに、決定した起点からその特定領域に向けて視線を誘導する強さである視線誘導強度を算出する。
図２２は、各特定領域の視線誘導強度を算出する場合を示す図である。
【０１２７】
視線誘導強度を算出する場合は、図２２に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域内に存在する代表点（起点を除く。）の視線吸引強度を総和した値を視線誘導強度として算出することができる。その結果、特定領域ａ，ｂ内には代表点が存在しないので、視線誘導強度は、それぞれ「０」として算出される。これに対し、特定領域ｃ内には代表点Ｐｂが存在するので、視線誘導強度は、「０．６」として算出される。また、特定領域ｄ内には代表点Ｐｃ，Ｐｄが存在するので、視線誘導強度は、０．４＋０．３＝「０．７」として算出される。
【０１２８】
次に、ステップＳ１１６の視線誘導度生成処理を図２３および図２４を参照しながら詳細に説明する。
ステップＳ１１６では、設定した各特定領域ごとに、決定した起点からその特定領域に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を生成する。
図２３は、視線誘導度を生成する場合を示す図である。
【０１２９】
視線誘導度は、図２３に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル化したものとして生成することができる。その結果、特定領域ｄへのベクトルが最も大きいので、起点Ｐａからは、部分領域Ｂよりも部分領域Ｃ，Ｄに向けて視線が誘導されやすいことが分かる。
図２４は、レイアウト要素の位置を考慮せず視線吸引強度にのみ応じて視線誘導度を生成する場合を示す図である。
【０１３０】
これに対し、レイアウト要素の位置を考慮しない場合、視線誘導度は、図２４に示すように、各部分領域ごとに、その部分領域の視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル化したものとして生成することができる。その結果、部分領域Ｂへのベクトルが最も大きいので、起点Ｐａからは、部分領域Ｂに向けて視線が誘導されやすいことが分かるが、起点Ｐａからみて所定方向に複数のレイアウト要素がまとまって存在する場合にそのまとまりとしての影響を考慮した視線の動きは把握することができない。
【０１３１】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１００，Ｓ１０２を経て、画像データが読み出され、読み出された画像データに基づいてレイアウト画像が複数の領域に分割される。次いで、ステップＳ１０４，Ｓ１０６を経て、各部分領域ごとに代表点の位置および視線誘導強度が算出される。
【０１３２】
次いで、ステップＳ１０８，Ｓ１１０を経て、レイアウト画像における複数の代表点のなかから、視線吸引強度が最も大きい部分領域の代表点が起点として決定され、起点を基準としてレイアウト画像のなかに複数の特定領域が設定される。そして、ステップＳ１１２〜Ｓ１１６を経て、各特定領域ごとに視線誘導方向および視線誘導強度が算出され、算出された視線誘導方向および視線誘導強度に基づいて視線誘導度が生成される。視線誘導度は、各特定領域ごとに、起点からその特定領域に向けて視線を誘導する度合いを示すベクトルとなる。
【０１３３】
視線誘導度の表示機能は、例えば、レイアウトアプリケーションの編集支援機能として組み込むことができる。編集者は、レイアウトアプリケーションにおいてレイアウト中に視線誘導度の表示機能を利用すると、レイアウト段階にあるレイアウト要素の配置について視線誘導度が表示されるので、視線誘導度を参照しながら、読みやすいレイアウトを実現することができる。
【０１３４】
このようにして、本実施の形態では、レイアウト画像を複数の領域に分割し、各部分領域の代表点の位置および視線吸引強度を算出し、レイアウト画像のなかに複数の特定領域を設定し、各特定領域ごとに、その特定領域内に存在する代表点の視線吸引強度に基づいて、起点からその特定領域に向けて視線を誘導する度合いである視線誘導度を生成するようになっている。
【０１３５】
これにより、編集者の主観に左右されることなく、レイアウト画像が視線をどの方向に誘導しやすいかを定量的に算出することができる。また、視線吸引強度のほか代表点の位置を考慮して視線誘導度が生成されるので、起点から視線がどのように誘導されやすいかを比較的適切に算出することができる。したがって、従来に比して、比較的適切なアイフローを定量的に求めることができる。
【０１３６】
また、アイカメラ等の機器を別途設ける必要がないので、装置が大規模となったり、多大なコストが発生したりすることがなく、従来に比して、装置の小型化および低コスト化を図ることができる。
さらに、学習という方法により視線誘導度を生成するものではないので、適切なアイフローを比較的確実に求めることができる。
【０１３７】
さらに、本実施の形態では、起点の位置に基づいて特定領域を設定するようになっている。
これにより、起点の位置に基づいて特定領域が設定されるので、起点から視線がどのように誘導されやすいかをさらに適切に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、直線、曲線、円弧その他の線分により囲まれた領域、または矩形、円、楕円その他の幾何学形状により囲まれた領域を特定領域として設定する。
【０１３８】
これにより、特定領域を比較的容易に設定することができる。
さらに、本実施の形態では、起点から所定方向を視線誘導方向として算出するようになっている。
これにより、視線誘導方向を比較的容易に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、特定領域内に存在する代表点の視線吸引強度に基づいて視線誘導強度を算出するようになっている。
【０１３９】
これにより、視線誘導強度を比較的合理的に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、レイアウト画像のうち異なる複数の特定領域のそれぞれについて視線誘導方向および視線誘導強度を算出し、算出した各特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度を視線誘導度として生成するようになっている。
これにより、各特定領域ごとに、起点からその特定領域に向けて視線がどのように誘導されやすいかを把握することができる。
【０１４０】
上記第１の実施の形態において、ＣＰＵ３０は、発明４１または４３の演算手段に対応し、ステップＳ１０４は、発明２の代表点位置取得手段、または発明１５、２８、４２若しくは４３の代表点位置取得ステップに対応し、ステップＳ１０６は、発明２の視線吸引強度取得手段、または発明１５、２８、４２若しくは４３の視線吸引強度取得ステップに対応している。また、ステップＳ１１０は、発明３若しくは４の特定領域設定手段、または発明１６、１７、２９、３０、４４若しくは４５の特定領域設定ステップに対応し、ステップＳ１１２は、発明５若しくは６の視線誘導方向算出手段、または発明１８、１９、３１、３２、４６若しくは４７の視線誘導方向算出ステップに対応している。
【０１４１】
また、上記第１の実施の形態において、ステップＳ１１４は、発明５若しくは９の視線誘導強度算出手段、または発明１８、２２、３１、３５、４６若しくは５０の視線誘導強度算出ステップに対応し、ステップＳ１１２〜Ｓ１１６は、発明２、３、５若しくは１１の視線誘導度算出手段、または発明１５、１６、１８、２４、２８、２９、３１、３７、４２ないし４４、４６若しくは５２の視線誘導度算出ステップに対応している。また、部分領域は、発明１、２、１２ないし１５、２５ないし２８、３８ないし４３、５３または５４のオブジェクトに対応している。
【０１４２】
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２５ないし図３１は、本発明に係る視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法の第２の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法を、複数のレイアウト要素が配置されたレイアウト画像において、所定の起点から視線が誘導される方向および強さを示す視線誘導度を生成する場合について適用したものであり、上記第１の実施の形態と異なるのは、代表点の位置および視線吸引強度に基づいて視線誘導方向および視線誘導強度を算出する点にある。なお、以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０１４３】
図２５は、各部分領域ごとに代表点の位置および視線吸引強度を算出した結果を示す図である。
レイアウト画像３１０についてステップＳ１０４，Ｓ１０６の処理が完了すると、代表点Ｐａ〜Ｐｄの位置および視線吸引強度は、図２５に示すように、部分領域Ａについては（１０，５）および「０．９」となり、部分領域Ｂについては（５，１５）および「０．６」となり、部分領域Ｃについては（１５，１０）および「０．４」となり、部分領域Ｄについては（１５，２５）および「０．３」となる。
【０１４４】
図２６は、各部分領域の代表点の位置および視線吸引強度を示した表である。
図２５の結果を表にまとめたのが図２６である。ここで、代表点Ｐａ〜Ｐｄを直交座標系の３次元空間に配置することを考える。代表点Ｐａ〜Ｐｄは、代表点の第１要素をＸ軸に割り当て、代表点の第２要素をＹ軸に割り当て、代表点の視線吸引強度をＺ軸に割り当てることにより直交座標系の３次元空間に配置する。
【０１４５】
次いで、代表点Ｐａ〜Ｐｄのなかから２点を選択する場合の取り得るすべての組み合わせについて、下式（１）により、代表点間のユークリッド距離Ｄを算出する。下式（１）において、αｘ、αｙおよびαｚは、ユークリッド距離を求める一方の代表点の座標であり、βｘ、βｙおよびβｚは、ユークリッド距離を求める他方の代表点の座標である。
【０１４６】
【数１】
2005310101.tif 000003
【０１４７】
図２７は、各部分領域の代表点間距離を示した表である。
代表点Ｐａと代表点Ｐｂ〜Ｐｄとのユークリッド距離は、図２７に示すように、それぞれ「１１．１８」、「７．０７」および「２０．６１」となる。また、代表点Ｐｂと代表点Ｐｃ，Ｐｄとのユークリッド距離は、それぞれ「１１．１８」および「１４．１４」となる。また、代表点Ｐｃと代表点Ｐｄとのユークリッド距離は、「１５．００」となる。
【０１４８】
図２８は、起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルについて方向成分および大きさを示した表である。
次いで、図２５ないし図２７の結果に基づいて、起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルを求める。ここで、ベクトルの方向は、起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへの方向とし、ベクトルの大きさは、起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄまでのユークリッド距離とする。したがって、起点Ｐａから代表点ＰｂへのベクトルＰａｂは、図２８に示すように、方向および大きさがそれぞれ（−５，１０）および「１１．１８」となる。同様に、起点Ｐａから代表点ＰｃへのベクトルＰａｃは、方向および大きさがそれぞれ（５，５）および「７．０７」となり、起点Ｐａから代表点ＰｄへのベクトルＰａｄは、方向および大きさがそれぞれ（５，２０）および「２０．６１」となる。
【０１４９】
図２９は、起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルを示す図である。
ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄをレイアウト画像３１０上で表示すると、図２９に示すようになる。
図３０は、各特定領域ごとに視線誘導方向および視線誘導強度を算出した結果を示した表である。
【０１５０】
ステップＳ１１２，Ｓ１１４の視線誘導方向算出処理および視線誘導強度算出処理では、特定領域ａ，ｂ内には代表点が存在しないので、視線誘導強度は、それぞれ「０」として算出される。これに対し、特定領域ｃ内には代表点Ｐｂが存在するので、視線誘導方向および視線誘導強度は、ベクトルＰａｂとして算出され、図３０に示すように、（−５，１０）および「１１．１８」となる。また、特定領域ｄ内には代表点Ｐｃ，Ｐｄが存在するので、ベクトルＰａｃ，Ｐａｄの合成ベクトルとして算出され、（１０，２５）および「２６．９３」となる。
【０１５１】
図３１は、視線誘導度を生成する場合を示す図である。
ステップＳ１１６の視線誘導度生成処理では、視線誘導度は、図３１に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル化したものとして生成することができる。その結果、特定領域ｄへのベクトルが最も大きいので、起点Ｐａからは、部分領域Ｂよりも部分領域Ｃ，Ｄに向けて視線が誘導されやすいことが分かる。図２３の結果と対比すると、特定領域ｃへのベクトルと、特定領域ｄへのベクトルとのなす角度が小さくなり、特定領域ｃ，ｄへのベクトル長がいずれも大きくなっている。
【０１５２】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１０４，Ｓ１０６を経て、各部分領域ごとに代表点の位置および視線吸引強度が算出される。次いで、各代表点を直交座標系の３次元空間に配置して代表点間のユークリッド距離が算出され、算出された代表点の位置およびユークリッド距離に基づいて、起点から各代表点へのベクトルが求められる。そして、ステップＳ１１２〜Ｓ１１６を経て、各特定領域ごとに、起点からその特定領域内に存在する各代表点へのベクトルを合成した合成ベクトルが視線誘導方向および視線誘導強度として算出され、算出された視線誘導方向および視線誘導強度に基づいて視線誘導度が生成される。
【０１５３】
このようにして、本実施の形態では、起点の位置および特定領域内に存在する代表点の位置に基づいて視線誘導方向を算出するようになっている。
これにより、視線誘導方向を比較的合理的に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、複数の代表点が特定領域内に存在するときは、それら代表点の位置および視線吸引強度の統計値に基づいて視線誘導強度を算出するようになっている。
【０１５４】
これにより、特定領域内に存在する複数の代表点の位置および視線吸引強度を考慮して視線誘導強度が算出されるので、視線誘導強度を比較的合理的に算出することができる。
上記第２の実施の形態において、ステップＳ１１２は、発明７の視線誘導方向算出手段、または発明２０、３３若しくは４８の視線誘導方向算出ステップに対応し、ステップＳ１１４は、発明１０の視線誘導強度算出手段、または発明２３、３６若しくは５１の視線誘導強度算出ステップに対応している。
【０１５５】
次に、本発明の第３の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図３２ないし図３７は、本発明に係る視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法の第３の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係る視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法を、複数のレイアウト要素が配置されたレイアウト画像において、所定の起点から視線が誘導される方向および強さを示す視線誘導度を生成する場合について適用したものであり、上記第２の実施の形態と異なるのは、代表点の位置および視線吸引強度に基づいて視線誘導方向および視線誘導強度を算出する点にある。なお、以下、上記第２の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第２の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０１５６】
図３２は、起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルについて方向成分および大きさを示した表である。
上記第２の実施の形態では、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの大きさとして、起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄまでのユークリッド距離を設定したが、本実施の形態では、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの大きさとして、各代表点Ｐｂ〜Ｐｄの視線吸引強度を設定する。その結果、ベクトルＰａｂは、図３２に示すように、方向および大きさがそれぞれ（−５，１０）および「０．６」となる。同様に、ベクトルＰａｃは、方向および大きさがそれぞれ（５，５）および「０．４」となり、ベクトルＰａｄは、方向および大きさがそれぞれ（５，２０）および「０．３」となる。
【０１５７】
しかしながら、このままでは、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの方向成分のスケールと、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの大きさのスケールが乖離しているので、レイアウト画像３１０上で表示しても分かりづらい。
図３３は、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの方向成分および大きさのスケールが同程度となるように調整した結果を示した表である。
【０１５８】
ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄ間で大きさの比が保たれていれば、結果には影響しないので、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの方向成分および大きさのスケールが同程度となるように、図３３に示すように、例えば、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの大きさを１０倍する。
図３４は、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄを正規化した結果を示した表である。
【０１５９】
図３３の結果は、起点Ｐａからの方向成分と大きさが分離して示されているので、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの方向成分を大きさと一致するように正規化すると、ベクトルＰａｂは、図３４に示すように、方向および大きさがそれぞれ（−２．７，５．４）および「６」となる。同様に、ベクトルＰａｃは、方向および大きさがそれぞれ（２．８，２．８）および「４」となり、ベクトルＰａｄは、方向および大きさがそれぞれ（０．７，２．９）および「３」となる。
【０１６０】
図３５は、起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルを示す図である。
ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄをレイアウト画像３１０上で表示すると、図３５に示すようになる。
図３６は、各特定領域ごとに視線誘導方向および視線誘導強度を算出した結果を示した表である。
【０１６１】
ステップＳ１１２，Ｓ１１４の視線誘導方向算出処理および視線誘導強度算出処理では、特定領域ａ，ｂ内には代表点が存在しないので、視線誘導強度は、それぞれ「０」として算出される。これに対し、特定領域ｃ内には代表点Ｐｂが存在するので、視線誘導方向および視線誘導強度は、ベクトルＰａｂとして算出され、図３６に示すように、（−２．７，５．４）および「６」となる。また、特定領域ｄ内には代表点Ｐｃ，Ｐｄが存在するので、ベクトルＰａｃ，Ｐａｄの合成ベクトルとして算出され、（３．５，５．７）および「６．９」となる。
【０１６２】
図３７は、視線誘導度を生成する場合を示す図である。
ステップＳ１１６の視線誘導度生成処理では、視線誘導度は、図３７に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル化したものとして生成することができる。その結果、特定領域ｄへのベクトルが最も大きいので、起点Ｐａからは、部分領域Ｂよりも部分領域Ｃ，Ｄに向けて視線が誘導されやすいことが分かる。図３１の結果と対比すると、特定領域ｄへのベクトルと、特定領域ｄへのベクトルとのなす角度が小さくなり、特定領域ｃ，ｄへのベクトル長がいずれも小さくなっている。
【０１６３】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
レイアウト装置１００では、ステップＳ１０４，Ｓ１０６を経て、各部分領域ごとに代表点の位置および視線吸引強度が算出され、算出された代表点の位置および視線吸引強度に基づいて、起点から各代表点へのベクトルが求められる。そして、ステップＳ１１２〜Ｓ１１６を経て、各特定領域ごとに、起点からその特定領域内に存在する各代表点へのベクトルを合成した合成ベクトルが視線誘導方向および視線誘導強度として算出され、算出された視線誘導方向および視線誘導強度に基づいて視線誘導度が生成される。
【０１６４】
このようにして、本実施の形態では、起点から各代表点へのベクトルの方向成分として代表点の位置を、その大きさとして視線吸引強度をそれぞれ設定し、各特定領域ごとに、起点からその特定領域内に存在する各代表点へのベクトルを合成した合成ベクトルを視線誘導方向および視線誘導強度として算出し、算出した視線誘導方向および視線誘導強度に基づいて視線誘導度を生成するようになっている。
【０１６５】
これにより、上記第１および第２の実施の形態に比して、起点から視線がどのように誘導されやすいかをさらに適切に算出することができる。
さらに、本実施の形態では、起点の位置および特定領域内に存在する代表点の位置に基づいて視線誘導方向を算出するようになっている。
これにより、視線誘導方向を比較的合理的に算出することができる。
【０１６６】
さらに、本実施の形態では、複数の代表点が特定領域内に存在するときは、それら代表点の位置および視線吸引強度の統計値に基づいて視線誘導強度を算出するようになっている。
これにより、特定領域内に存在する複数の代表点の位置および視線吸引強度を考慮して視線誘導強度が算出されるので、視線誘導強度を比較的合理的に算出することができる。
【０１６７】
上記第３の実施の形態において、ステップＳ１１２は、発明７の視線誘導方向算出手段、または発明２０、３３若しくは４８の視線誘導方向算出ステップに対応し、ステップＳ１１４は、発明１０の視線誘導強度算出手段、または発明２３、３６若しくは５１の視線誘導強度算出ステップに対応している。
なお、上記第２および第３の実施の形態においては、起点の位置および特定領域内に存在する代表点の位置に基づいて視線誘導方向を算出するように構成したが、これに限らず、複数の代表点が特定領域内に存在するときは、それら代表点の視線吸引強度の統計値に基づいて視線誘導方向を算出するように構成することもできる。
【０１６８】
これにより、特定領域内に存在する複数の代表点の視線吸引強度を考慮して視線誘導方向が算出されるので、視線誘導方向を比較的合理的に算出することができる。
また、上記第３の実施の形態においては、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの方向成分および大きさのスケールが同程度となるように、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの大きさを調整するように構成したが、これに限らず、ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの方向成分を調整するように構成することもできる。
【０１６９】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、代表点の位置および視線吸引強度を算出するように構成したが、これに限らず、代表点の位置および視線吸引強度を入力装置等から入力するように構成することもできるし、外部の端末等から獲得するように構成することもできる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、画像データに基づいて、領域の分割、代表点の位置および視線吸引強度の算出を行うように構成したが、これに限らず、文書データ、レイアウトテンプレート、視線吸引強度で高低差が表現できる２次元平面的なデータその他のデータに基づいて、領域の分割、代表点の位置および視線吸引強度の算出を行うように構成することもできる。
【０１７０】
また、上記第１ないし第３の実施の形態において、図５のフローチャートに示す処理を実行するにあたっては、ＲＯＭ３２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、図３８に示すように、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行するようにしてもよい。
【０１７１】
図３８は、記憶媒体およびそのデータ構造を示す図である。
ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法のいかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【０１７２】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、本発明に係る視線誘導度算出システム、視線誘導度算出プログラムおよび記憶媒体、並びに視線誘導度算出方法を、複数のレイアウト要素が配置されたレイアウト画像において、所定の起点から視線が誘導される方向および強さを示す視線誘導度を生成する場合について適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。より具体的には、例えば、次の２つの形態を提案することができる。
【０１７３】
第１に、ＰＣ上で動くＤＴＰソフト（レイアウトソフト）等にモジュールとして組み込まれ、ワープロソフトのスペルチェック機能と同様に、編集時にリアルタイムで視線誘導度を表示する構成が考えられる。
第２に、ＤＴＰソフト（レイアウトソフト）等のデータ（ファイル）を受信し、バッチ処理で視線誘導度を計算する構成が考えられる。最終的に、ユーザーは、計算結果を表示するのにモニタを使用するが、視線誘導度を計算するだけの構成でもよい。この場合は、ユーザのＰＣからデータをネットワーク経由で受信し、計算後にユーザのＰＣに結果を送信する構成となる。
【図面の簡単な説明】
【０１７４】
【図１】レイアウト画像３００における各レイアウト要素の配置を示す図である。
【図２】レイアウト要素間を視線が誘導される視線誘導経路３０２を形成する場合を示す図である。
【図３】レイアウト要素間を視線が誘導される視線誘導経路３０４を形成する場合を示す図である。
【図４】レイアウト装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図５】視線誘導度生成処理を示すフローチャートである。
【図６】レイアウト画像３１０を複数の領域に分割する場合を示す図である。
【図７】レイアウト画像３２０を複数の領域に分割する場合を示す図である。
【図８】レイアウト画像３１０の各部分領域Ａ〜Ｄの代表点の位置を算出する場合を示す図である。
【図９】レイアウト画像３１０の各部分領域Ａ〜Ｄの視線吸引強度を算出する場合を示す図である。
【図１０】起点Ｐａを中心としてレイアウト画像３１０を４等分して特定領域を設定する場合を示す図である。
【図１１】起点Ｐａを中心としてレイアウト画像３１０を８等分して特定領域を設定する場合を示す図である。
【図１２】特定領域を扇形領域として設定する場合を示す図である。
【図１３】特定領域を三角形領域として設定する場合を示す図である。
【図１４】特定領域を楕円形領域として設定する場合を示す図である。
【図１５】特定領域を矩形領域として設定する場合を示す図である。
【図１６】図１０の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
【図１７】図１１の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
【図１８】図１２の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
【図１９】図１３の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
【図２０】図１４の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
【図２１】図１５の設定例における各特定領域の視線誘導方向を算出する場合を示す図である。
【図２２】各特定領域の視線誘導強度を算出する場合を示す図である。
【図２３】視線誘導度を生成する場合を示す図である。
【図２４】レイアウト要素の位置を考慮せず視線吸引強度にのみ応じて視線誘導度を生成する場合を示す図である。
【図２５】各部分領域ごとに代表点の位置および視線吸引強度を算出した結果を示す図である。
【図２６】各部分領域の代表点の位置および視線吸引強度を示した表である。
【図２７】各部分領域の代表点間距離を示した表である。
【図２８】起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルについて方向成分および大きさを示した表である。
【図２９】起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルを示す図である。
【図３０】各特定領域ごとに視線誘導方向および視線誘導強度を算出した結果を示した表である。
【図３１】視線誘導度を生成する場合を示す図である。
【図３２】起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルについて方向成分および大きさを示した表である。
【図３３】ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄの方向成分および大きさのスケールが同程度となるように調整した結果を示した表である。
【図３４】ベクトルＰａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄを正規化した結果を示した表である。
【図３５】起点Ｐａから各代表点Ｐｂ〜Ｐｄへのベクトルを示す図である。
【図３６】各特定領域ごとに視線誘導方向および視線誘導強度を算出した結果を示した表である。
【図３７】視線誘導度を生成する場合を示す図である。
【図３８】記憶媒体およびそのデータ構造を示す図である。
【符号の説明】
【０１７５】
１００…レイアウト装置，  ３０…ＣＰＵ，  ３２…ＲＯＭ，  ３４…ＲＡＭ，  ３８…Ｉ／Ｆ，  ３９…バス，  ４０…入力装置，  ４２…記憶装置，  ４４…表示装置，  ３００，３１０，３２０…レイアウト画像，  ３０２，３０４…視線誘導経路，  ４００〜４０６…レイアウト要素，  Ａ〜Ｄ…部分領域，  ａ〜ｅ…特定領域，  Ｐａ〜Ｐｄ…代表点，  Ｐａｂ，Ｐａｃ，Ｐａｄ…ベクトル
【図１】
2005310101.tif 000004
【図２】
2005310101.tif 000005
【図３】
2005310101.tif 000006
【図４】
2005310101.tif 000007
【図５】
2005310101.tif 000008
【図６】
2005310101.tif 000009
【図７】
2005310101.tif 000010
【図８】
2005310101.tif 000011
【図９】
2005310101.tif 000012
【図１０】
2005310101.tif 000013
【図１１】
2005310101.tif 000014
【図１２】
2005310101.tif 000015
【図１３】
2005310101.tif 000016
【図１４】
2005310101.tif 000017
【図１５】
2005310101.tif 000018
【図１６】
2005310101.tif 000019
【図１７】
2005310101.tif 000020
【図１８】
2005310101.tif 000021
【図１９】
2005310101.tif 000022
【図２０】
2005310101.tif 000023
【図２１】
2005310101.tif 000024
【図２２】
2005310101.tif 000025
【図２３】
2005310101.tif 000026
【図２４】
2005310101.tif 000027
【図２５】
2005310101.tif 000028
【図２６】
2005310101.tif 000029
【図２７】
2005310101.tif 000030
【図２８】
2005310101.tif 000031
【図２９】
2005310101.tif 000032
【図３０】
2005310101.tif 000033
【図３１】
2005310101.tif 000034
【図３２】
2005310101.tif 000035
【図３３】
2005310101.tif 000036
【図３４】
2005310101.tif 000037
【図３５】
2005310101.tif 000038
【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【手続補正書】
【提出日】平成17年3月17日(2005.3.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５１】
図３１は、視線誘導度を生成する場合を示す図である。
ステップＳ１１６の視線誘導度生成処理では、視線誘導度は、図３１に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル化したものとして生成することができる。その結果、特定領域ｄへのベクトルが最も大きいので、起点Ｐａからは、部分領域ｂよりも部分領域ｃ，ｄに向けて視線が誘導されやすいことが分かる。図２３の結果と対比すると、特定領域ｃへのベクトルと、特定領域ｄへのベクトルとのなす角度が小さくなり、特定領域ｃ，ｄへのベクトル長がいずれも大きくなっている。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６２】
図３７は、視線誘導度を生成する場合を示す図である。
ステップＳ１１６の視線誘導度生成処理では、視線誘導度は、図３７に示すように、各特定領域ごとに、その特定領域の視線誘導方向および視線誘導強度をベクトル化したものとして生成することができる。その結果、特定領域ｄへのベクトルが最も大きいので、起点Ｐａからは、部分領域ｂよりも部分領域ｃ，ｄに向けて視線が誘導されやすいことが分かる。図３１の結果と対比すると、特定領域ｄへのベクトルと、特定領域ｄへのベクトルとのなす角度が小さくなり、特定領域ｃ，ｄへのベクトル長がいずれも小さくなっている。