(57)【要約】【課題】簡単かつ客観的に知能の状態を判定できるようにすること。【解決手段】サンプル画像（下絵の画像）と貼り絵画像との合致度合いを判定し、判定された合致度合いに基づいて貼り絵の制作者の知能の状態を判定するようにした（ステップＳ２０４）。そのため、知能の状態の判定を容易に実施でき、また、統一された判定基準によって知能の状態を判定でき、その結果、簡単かつ客観的に知能の状態を判定することができる。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
下絵が印刷されている貼り絵用台紙の当該下絵の画像を取得する下絵画像取得手段と、
前記貼り絵用台紙に貼付片が貼り付けられて形成された貼り絵の画像を取得する貼り絵画像取得手段と、
前記下絵画像取得手段で取得された下絵の画像と前記貼り絵画像取得手段で取得された貼り絵の画像との合致度合いを判定する合致度合い判定手段と、
前記合致度合い判定手段で判定された合致度合いに基づいて前記貼り絵の制作者の知能の状態を判定する知能状態判定手段と、
を備えたことを特徴とする知能状態判定システム。
【請求項２】
前記合致度合い判定手段は、前記下絵の画像の特定箇所の色と、前記貼り絵の画像における前記特定箇所に対応する箇所の色との合致度合いを判定することで、記下絵の画像と前記貼り絵の画像との合致度合いを判定することを特徴とする請求項１に記載の知能状態判定システム。
【請求項３】
前記合致度合い判定手段は、前記下絵の画像の特定箇所に含まれる画素の色信号におけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれと、前記貼り絵の画像における前記画素に対応する画素の色信号におけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれとの差の絶対値のいずれもがしきい値以下であるか否かを判定することで、前記下絵の画像と前記貼り絵の画像との合致度合いを判定することを特徴とする請求項２に記載の知能状態判定システム。
【請求項４】
前記合致度合い判定手段は、前記下絵の画像の特定箇所に含まれる画素の色環における位置と、前記貼り絵の画像における前記画素に対応する画素の前記色環における位置とが同じ設定領域内にあるか否かを判定することで、前記下絵の画像と前記貼り絵の画像との合致度合いを判定することを特徴とする請求項２に記載の知能状態判定システム。
【請求項５】
前記合致度合い判定手段は、前記設定領域として、前記貼付片の色の色環における位置と当該色環の中心とを結ぶ線分に対する角度がしきい値以下である領域を設定することを特徴とする請求項４に記載の知能状態判定システム。
【請求項６】
前記下絵は、前記貼付片の形に合わせた複数の領域にぼかし処理が施されており、
前記下絵の画像においてぼかし処理が施されている領域を検出するぼかし領域検出手段を備え、
前記合致度合い判定手段は、前記特定箇所として、前記ぼかし領域検出手段で検出された領域それぞれを設定することを特徴とする請求項２から５のいずれか１項に記載の知能状態判定システム。
【請求項７】
下絵が印刷されている貼り絵用台紙の当該下絵の画像と前記貼り絵用台紙に貼付片が貼り付けられて形成された貼り絵の画像との合致度合いを判定する合致度合い判定機能と、
前記合致度合い判定機能で判定された合致度合いに基づいて前記貼り絵の制作者の知能の状態を判定する知能状態判定機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とする知能状態判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知能の状態を判定する知能状態判定システムおよび知能状態判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被験者が描いた絵を専門家が鑑定し、知能の状態を判定することが行われている。例えば、高齢者に所定の絵を描くよう指示し、その指示通りに絵を描けるかどうかで、痴呆の有無を判定したり、幼児が描く絵の色や線の複雑性から、成長度合いを判定したりすることがある（例えば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】痴呆症の診断  河野和彦  フジメディカル出版  ２００５／２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、これらの手法は、専門家による判定が必要であると共に、判定基準にもばらつきが生じる等、簡単かつ客観的な判定を行うことが困難であった。
本発明の課題は、簡単かつ客観的に知能の状態を判定できるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
以上の課題を解決するため、本発明に係る知能状態判定システムは、
下絵が印刷されている貼り絵用台紙の当該下絵の画像を取得する下絵画像取得手段と（例えば、図１の画像入力装置１０）、前記貼り絵用台紙に貼付片が貼り付けられて形成された貼り絵の画像を取得する貼り絵画像取得手段と（例えば、図１の画像入力装置１０）、前記下絵画像取得手段で取得された下絵の画像と前記貼り絵画像取得手段で取得された貼り絵の画像との合致度合いを判定する合致度合い判定手段と（例えば、図１のＰＣ２０および図４の画像マッチング処理のステップＳ２０３を実行するＣＰＵ１０）、前記合致度合い判定手段で判定された合致度合いに基づいて前記貼り絵の制作者の知能の状態を判定する知能状態判定手段と（例えば、図１のＰＣ２０および図４の画像マッチング処理のステップＳ２０４を実行するＣＰＵ１０）、を備えたことを特徴としている。
【０００５】
また、本発明に係る知能状態判定プログラムは、
下絵が印刷されている貼り絵用台紙の当該下絵の画像と前記貼り絵用台紙に貼付片が貼り付けられて形成された貼り絵の画像との合致度合いを判定する合致度合い判定機能と、前記合致度合い判定機能で判定された合致度合いに基づいて前記貼り絵の制作者の知能の状態を判定する知能状態判定機能と、をコンピュータに実現させることを特徴としている。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、判定対象者によって制作された貼り絵および当該貼り絵の下絵のみから、判定対象者の知能の状態が判定される。
そのため、下絵と貼り絵とを用意することで知能の状態の判定を実施することができ、また、統一された判定基準によって知能の状態を判定することができる。
したがって、簡単かつ客観的に知能の状態を判定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、図を参照して本発明に係る知能状態判定システムの実施の形態を説明する。
本実施形態に係る知能状態判定システムにおいては、まず、判定対象者に応じて、知能の状態の判定に用いる貼り絵セット（下絵が印刷された台紙、下絵が印刷された原画像サンプルおよび台紙に貼り付ける貼付片からなるセット）を制作する。そして、貼り絵セットによって判定対象者に台紙に印刷されている下絵および原画像サンプルに応じた貼り絵を制作させ、制作された貼り絵と原画像サンプルとの合致度合いを判定し、その判定結果に基づいて当該貼り絵の作成者である判定対象者の知能の状態を判定する。
【０００８】
（構成）
まず、構成を説明する。
図１は、本実施形態に係る知能状態判定システム１の全体構成を示す図である。
図１において、知能状態判定システム１は、画像入力装置１０と、ＰＣ（Personal Computer）２０と、印刷装置３０とを含んで構成され、ＰＣ２０と、画像入力装置１０および印刷装置３０とは、ネットワークあるいはケーブルを介してデータの送受信が可能に構成されている。
画像入力装置１０は、例えば、スキャナあるいはデジタルカメラ等、画像データを取得する装置であり、台紙に印刷する下絵の画像（以下、「台紙用画像」という。）の元とする画像（以下、「原画像」という。）の画像データ、貼り絵の画像データおよび原画像サンプルの画像データをＰＣ２０に提供する。
【０００９】
ＰＣ２０は、画像入力装置１０から入力された原画像の画像データに対し、後述する台紙画像生成処理を施し、その結果である台紙用画像データを印刷装置３０に出力する。
また、ＰＣ２０は、画像入力装置１０から入力された貼り絵の画像データおよび原画像サンプルの画像データに対し、後述する画像マッチング処理を施し、その結果である当該貼り絵の制作者の知能の状態の判定結果をディスプレイに表示する。
【００１０】
図２は、ＰＣ２０の機能構成を示すブロック図である。
図２において、ＰＣ２０は、入力装置２１と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２２と、メモリ２３と、記憶装置２４と、ディスプレイ２５と、通信インターフェース２６とを備えている。
入力装置２１は、キーボードやマウス等、データおよび指示の入力を行うデバイスを含み、判定実施者によって入力されたデータあるいは指示をＣＰＵ２２に出力する。
【００１１】
ＣＰＵ２２は、ＰＣ２０全体を制御するものであり、オペレーティングシステムプログラムや各種アプリケーションプログラムを実行することにより、それらのプログラムに対応する動作を行う。例えば、ＣＰＵ２２は、入力装置２１を介して台紙画像生成処理の実行指示が入力されると、記憶装置２４に記憶された台紙画像生成処理プログラムを読み出して、台紙画像生成処理を実行する。また、例えば、ＣＰＵ２２は、入力装置２１を介して画像マッチング処理の実行指示が入力されると、記憶装置２４に記憶された画像マッチング処理プログラムを読み出して、画像マッチング処理を実行する。
【００１２】
メモリ２３は、ＰＣ２０において各種処理が実行される際に取り扱われるデータを一時的に記憶する。例えば、メモリ２３は、台紙画像生成処理が実行される際に、画像入力装置１０から入力された原画像を一時的に記憶したり、台紙画像生成処理において生成される処理過程あるいは処理結果の画像を一時的に記憶したりする。また、例えば、メモリ２３は、画像マッチング処理が実行される際に、画像入力装置１０から入力された貼り絵の画像や下絵の画像を一時的に記憶したり、画像マッチング処理において生成される処理過程あるいは処理結果の画像を一時的に記憶したりする。
【００１３】
記憶装置２４は、ハードディスク装置あるいはフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置によって構成され、ＰＣ２０を制御する各種プログラムや、画像入力装置１０から入力された画像データ、台紙画像生成処理によって生成された台紙用画像データ等の各種データを記憶する。
ディスプレイ２５は、ＣＰＵ２２の指示に従って、各種処理におけるユーザインターフェース画面や、画像入力装置１０から入力された画像あるいは台紙用画像等を表示する。
通信インターフェース２６は、ＰＣ２０がネットワークやケーブルを介して他の機器とデータを送受信するための通信処理を行う。
印刷装置３０は、昇華型プリンタやレーザプリンタ等の印刷装置によって構成され、ＰＣ２０から入力された台紙用画像データを、指定されたサイズの用紙（貼り絵用台紙）に印刷する。
【００１４】
（動作）
次に、動作を説明する。
・貼り絵セットの制作方法
図３は、ＰＣ２０において実行される台紙画像生成処理を示すフローチャートである。
台紙画像生成処理は、知能の状態の判定に用いる貼り絵セットを制作する際に、入力装置２１から、ＰＣ２０のユーザ（判定実施者）が処理の実行を指示入力することによって開始される。
図３において、台紙画像生成処理が開始されると、ＣＰＵ２２は、台紙用画像の元とする原画像の指定を受け付ける原画像指定画面を表示する（ステップＳ１０１）。
【００１５】
このとき、ＣＰＵ２２は、画像入力装置１０（ここではデジタルカメラ）から取得可能な画像の一覧をサムネイル画像としてディスプレイ２５に表示し、このサムネイル画像の指定を原画像の指定として受け付ける。
そして、原画像指定画面において、判定実施者により原画像が指定されると、ＣＰＵ２２は、指定された画像をメモリ２３に読み込む（ステップＳ１０２）。
【００１６】
なお、ステップＳ１０２において読み込まれた原画像は、メモリ２３に保持される。
次に、ＣＰＵ２２は、台紙用画像を生成する際に用いる画像処理パラメータの設定を受け付けるパラメータ設定画面を表示する（ステップＳ１０３）。
このパラメータ設定画面では、後述する各ステップにおいて用いる「ぼかしの強さ」、「コントラストの強調度合い」、「ポスタライズ時の色の階調数」等が設定される。
続いて、ＣＰＵ２２は、設定されている「ぼかしの強さ」に応じて、画像のぼかし処理を実行する（ステップＳ１０４）。
【００１７】
画像のぼかし処理は、例えば、画像全体にローパスフィルタを施す処理とすることができ、このとき、設定されている「ぼかしの強さ」が強いほど、ローパスフィルタ処理において画素を平均化する範囲が広く設定される。
なお、ステップＳ１０４において取得された画像（以下、「ぼかし画像」という。）は、メモリ２３に保持される。
また、本実施形態では、画像のぼかし処理として、画像全体にローパスフィルタを施す処理を行う例を示したが、これに限られるものではない。例えば、貼付する貼付片（フェルト片）の形に合わせた複数の領域それぞれにぼかし処理を行うようにしてもよい。
【００１８】
具体的には、フェルト片が円形である場合には、処理対象の画像全体について平坦度合いの抽出を行い、抽出した平坦度合いを基に、画像全体を複数の領域に区分し、区分した平坦度合いのグループ毎に、平坦度合いに応じた半径の円形ぼかし処理を実行し、平坦度合いが高い領域には大きい半径の円形ぼかし、平坦度合いが中程度の領域には中程度の半径の円形ぼかし、平坦度合いが低い領域には小さい半径の円形ぼかしを施す。
【００１９】
ここで、半径の具体的な値は、フェルト片の円形の大きさと、台紙用画像が貼り絵用台紙に印刷された際の円形ぼかしの大きさが対応するように選択される。
次に、ＣＰＵ２２は、設定されている「コントラストの強調度合い」に応じて、画像のハイコントラスト化処理を実行する（ステップＳ１０５）。
画像のハイコントラスト化処理は、画像全体の明るさの中間値と各画素の明るさとの差を増幅するものであり、設定されている「コントラストの強調度合い」が大きいほど、各画素の明るさと、画像全体の明るさの中間値との差を増幅する比率が大きく設定される。
【００２０】
なお、ステップＳ１０５において取得された画像（以下、「ハイコントラスト画像」という。）は、メモリ２３に保持される。
次いで、ＣＰＵ２２は、設定されている「ポスタライズ時の色の階調数」に応じて、画像のポスタライズ処理を実行する（ステップＳ１０６）。
画像のポスタライズ処理は、画像に含まれる各画素の色を、離散的な特定の色に変換する処理である。
なお、ステップＳ１０６において取得された画像（以下、「ポスタライズ画像」という。）は、メモリ２３に保持される。
【００２１】
ステップＳ１０４からステップＳ１０６においてメモリ２３に保持された各画像は、台紙用画像として、後に印刷の対象とされる。
次に、ＣＰＵ２２は、メモリ２３に保持されている原画像、ぼかし画像、ハイコントラスト画像およびポスタライズ画像について、画像の色特性を解析する処理（以下、「色特性解析処理」という。）を実行する（ステップＳ１０７）。
色特性解析処理では、各画像に使用されている色の種類（例えば、色信号であるＲＧＢ値の種類）と、その使用量（度数）とが抽出される。
【００２２】
ステップＳ１０７においては、このとき抽出された色の種類と、その色の使用量とが、貼り絵に用いるフェルト片の色および数を選択する際の参照情報として表示される。
そして、ＣＰＵ２２は、色特性解析処理の対象とされた各画像のデータと、その画像に関する色特性解析処理の結果とを対応付けて、記憶装置２４に記憶する（ステップＳ１０８）。
続いて、ＣＰＵ２２は、「ぼかし画像」、「ハイコントラスト画像」および「ポスタライズ画像」のうち、台紙用画像として印刷する画像の指定を受け付ける印刷画像指定画面をディスプレイ２５に表示する（ステップＳ１０９）。
【００２３】
印刷画像指定画面においては、判定実施者によって、１つまたは複数の台紙用画像が指定される。これら台紙用画像は、それぞれ貼り絵を制作する際の難易度や印刷内容の自由度等が異なるため、知能の状態の判定対象者が幼児であるか否か、高齢者であるか否か等、判定対象者に応じて指定することができる。
そして、台紙用画像が指定されると、ＣＰＵ２２は、指定された台紙用画像の画像データを印刷装置３０に出力する（ステップＳ１１０）。
【００２４】
ステップＳ１１０の後、ＣＰＵ２２は、台紙画像生成処理を終了する。
なお、ステップＳ１１０において、台紙用画像の画像データ印刷装置３０に出力されると、印刷装置３０が、白紙の状態である２枚の貼り絵用台紙それぞれに、指定された台紙用画像を印刷し、貼り絵用台紙と原画像サンプルとが生成される。
そして、予め用意されている色および大きさのフェルト片が集められて貼付用フェルト片セットとされ、貼り絵用台紙および原画像サンプルと同梱されることにより、判定対象者に応じた貼り絵セットが制作される。
【００２５】
・貼り絵セットの使用手順
この貼り絵セットによる貼り絵の制作時には、貼り絵用台紙に印刷された台紙用画像により、注目する箇所の色および同一色とみなせる領域の面積を制作者（判定対象者）に判断させ、その箇所に貼り付けるフェルト片の色および大きさを選択させる。
そして、判定対象者は、貼り絵用台紙の全面に渡って、注目する箇所の色および同一色とみなせる領域の面積を判断し、自らが選んだ色および大きさのフェルト片を貼り付ける作業を繰り返していく。その結果、貼り絵用台紙の全面に渡って、原画像の色および描かれた形状の細かさに適合するフェルト片の貼り絵が制作される。
【００２６】
・知能の状態の判定方法
図４は、ＰＣ２０において実行される画像マッチング処理を示すフローチャートである。
画像マッチング処理は、制作された貼り絵によって当該貼り絵の制作者（判定対象者）の知能の状態の判定を行う際に、入力装置２１から、判定実施者が処理の実行を指示入力することによって開始される。
図４において、画像マッチング処理が開始されると、ＣＰＵ２２は、原画像サンプルの画像（以下、「サンプル画像」という。）とフェルト片が貼り付けられた貼り絵用台紙の画像（以下、「貼り絵画像」という。）とを画像入力装置１０で取得する。
【００２７】
そして、ＣＰＵ２２は、画像入力装置１０（ここではスキャナ）で取得されたサンプル画像および貼り絵画像をメモリ２３に読み込む（ステップＳ２０１）。
次に、ＣＰＵ２２は、サンプル画像の特定箇所の色に関する情報と、貼り絵画像における当該特定箇所に対応する箇所の色に関する情報とを取得する（ステップＳ２０２）。
このとき、ＣＰＵ２２は、サンプル画像および貼り絵画像を大きさが等しい複数の方形領域に分割し、分割した各方形領域の中心の画素の色に関する情報を取得する。
【００２８】
すなわち、サンプル画像および貼り絵画像において、縦方向および横方向に互いに一定距離を隔てた位置にある各画素の色に関する情報をそれぞれ取得する。
なお、本実施形態では、互いに一定距離を隔てた位置にある画素の色に関する情報を取得する例を示したが、これに限られるものではない。例えば、サンプル画像において明るさや色彩の変化度合いおよび変化頻度が小さい領域にあっては、前記色に関する情報を取得する画素間の距離を大きくし、明るさや色彩の変化度合いおよび変化頻度が大きい領域にあっては、前記色に関する情報を取得する画素間の距離を小さくしてもよい。
【００２９】
すなわち、色が殆ど変化しない領域にあっては色に関する情報を取得する画素の密度を低減し、色変化が大きい領域にあっては前記画素の密度を増大してもよい。
また、原画像サンプルに印刷されている台紙用画像に円形ぼかしが施されている場合には、円形ぼかしが施されている円形領域を検出し、前記特定箇所に対応する色情報として、検出した円形領域の中心の画素の色に関する情報を取得するようにしてもよい。
【００３０】
続いて、ＣＰＵ２２は、取得された色に関する情報のうち、互いに対応する画素の色の合致度合いを判定することで、サンプル画像と貼り絵画像との合致度合いを判定する処理（以下、「合致度合い判定処理」という。）を実行する（ステップＳ２０３）。
色比較処理は、貼り絵画像に含まれる画素の色信号におけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれと、原画像サンプルに含まれる画素の色信号におけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれとの差の絶対値の全てがしきい値以下であるか否かを判定する処理である。このとき、色信号の各値の差の絶対値の全てがしきい値以下である画素の数が大きいほど、サンプル画像と貼り絵画像との合致度合いが高いと判定される。
【００３１】
次に、ＣＰＵ２２は、判定対象者の知能の状態が正常であるか否かを判定する処理（以下、「知能判定処理」という。）を実行する（ステップＳ２０４）。
知能判定処理は、色比較処理によって色信号の各値の差の絶対値の全てがしきい値以下であると判定された画素の割合が比較に用いた画素の５０％以上であるか否かを判定し、５０％以上である場合には判定対象者の知能の状態が正常状態にあると判定し、５０％未満である場合には、判定対象者の知能の状態が異常状態にあると判定し、判定結果をディスプレイ２５に表示する（ステップＳ２０４）。
【００３２】
即ち、痴呆状態にある高齢者や成長が遅れている幼児等、知能の状態に異常がある人にとっては、異常がない人に比べて、台紙に印刷されている下絵に従って適切な色及び大きさのフェルト片を選択することは困難な作業である。そのため、知能の状態に異常がある場合には、制作されたサンプル画像と貼り絵画像との合致度が低くなる傾向にある。
ステップＳ２０４の後、ＣＰＵ２２は、画像マッチング成処理を終了する。
【００３３】
（作用・効果）
このように、本実施形態の知能状態判定システムにあっては、サンプル画像（下絵の画像）と貼り絵画像との合致度合いを判定し、判定された合致度合いに基づいて貼り絵の制作者の知能の状態を判定するようにした。そのため、知能の状態の判定を容易に実施でき、また、統一された判定基準によって知能の状態を判定でき、その結果、簡単かつ客観的に知能の状態を判定することができる。
【００３４】
また、貼り絵画像の特定箇所の色と、サンプル画像における前記特定箇所に対応する箇所の色との合致度合いを判定することで、サンプル画像と貼り絵画像との合致度合いを判定するようにした。そのため、例えば、サンプル画像および貼り絵画像の画像全体において色の合致度合いを判定する方法に比べ、演算量を低減することができる。
なお、本実施形態では、サンプル画像および貼り絵画像の特定箇所の色の合致度合いを判定することで、それら両画像の合致度合いを判定する例を示したが、これに限られるものではない。例えば、両画像の形状の合致度合いを判定するようにしてもよい。
【００３５】
さらに、色の合致度合いの判定に用いる特定箇所として、サンプル画像および貼り絵画像を複数の方形領域に分割してなる各方形形領域の中心の画素を用いるようにした。そのため、特定箇所を容易に設定することができる。
また、サンプル画像の特定箇所に含まれる画素の色信号におけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれと、貼り絵画像における前記特定箇所に対応する箇所に含まれる画素の色信号におけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれとの差の絶対値の全てがしきい値以下であるか否かを判定することで、サンプル画像と貼り絵画像との合致度合いを判定するようにした。そのため、サンプル画像と貼り絵画像との合致度合いを容易に判定することができる。
【００３６】
なお、本実施形態では、色信号に基づいてサンプル画像と貼り絵画像との合致度合いを判定する例を示したが、これに限られるものではない。例えば、サンプル画像の特定箇所に含まれる画素の色環における位置と、貼り絵画像における前記画素に対応する画素の前記色環における位置と同じ設定領域内にあるか否かを判定することで、サンプル画像と貼り絵画像との合致度合いを判定するようにしてもよい。
また、その際、設定領域として、貼付片の色の色環における位置と当該色環の中心とを結ぶ線分に対する角度がしきい値以下である領域を設定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】第１実施形態に係る知能状態判定システム１の全体構成を示す図である。
【図２】ＰＣ２０の機能構成を示すブロック図である。
【図３】ＰＣ２０において実行される台紙画像生成処理を示すフローチャートである。
【図４】ＰＣ２０において実行される画像マッチング処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３８】
１  貼り絵用台紙印刷システム、１０  画像入力装置、２０  ＰＣ、２１  入力装置、２２  ＣＰＵ、２３  メモリ、２４  記憶装置、２５  ディスプレイ、２６  通信インターフェース、３０  印刷装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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