(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デザイン画像から視覚的に与えられる情報に対し、人がどのように感じるかを評価する画像イメージ評価装置において、
画像情報を表示する画像情報表示手段と、
前記画像情報に対して被験者が感性評価を行って感性評価データを入力する感性評価データ入力手段と、
前記感性評価を行う被験者の視覚機能状態である視覚特性を検出する視覚特性検出手段と、
検出された前記視覚特性にもとづいて、前記被験者の前記画像情報に対する観察状態を解析し、前記被験者の視点の位置の情報である視覚特性データを生成し、前記視点の位置情報である視覚特性データから、前記被験者が前記画像情報の中のどの部分に着目しているかを解析して観察位置解析情報を生成する解析手段と、
前記感性評価データと前記観察位置解析情報とから、前記画像情報と、前記画像情報を前記被験者が観察した際の印象と、を対応付ける画像イメージ算出手段と、
を有することを特徴とする画像イメージ評価装置。
【請求項２】
前記解析手段は、観察位置のコンテンツの内容を予測するコンテンツ予測手段を含むことを特徴とする請求項１記載の画像イメージ評価装置。
【請求項３】
前記画像情報を複数の領域に分割して分割領域を生成する画像領域分割手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の画像イメージ評価装置。
【請求項４】
前記解析手段は、分割画像領域毎に、前記被験者の前記画像情報に対する観察状態を解析し、前記視覚特性データを生成することを特徴とする請求項３記載の画像イメージ評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像イメージ評価装置に関し、特にデザイン画像から視覚的に与えられる情報に対し、人がどのように感じるかを評価する画像イメージ評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、人の感性にもとづいた画像処理や検索の研究が盛んに行われており、なかでも人の感性を評価する感性評価装置や画像の物理的特徴量を解析する画像解析装置の提案が数多くなされている。
【０００３】
感性評価装置が行う感性評価では、主に心理学的評価法が用いられる。中でも、デザインの表現、特に意図を画像で表現するための色や形の組み合わせ等がどのようにユーザに受けとめられるかを調べる場合には、心理学的評価法としてほぼ確立されたセマンティック・ ディファレンシャル法（以下、ＳＤ法という）がよく用いられる。
【０００４】
ＳＤ法は多くの形容詞対で構成された尺度を被験者に評価させることによって、評価対象（物や言葉）が与えるイメージを分析するための方法である。
図１３は従来の一般的なＳＤ法によりある画像を評価した結果の一部を示した図である。従来の一般的なＳＤ法では、図に示すように各評価対象の評価の再現性があまりよくない。
【０００５】
すなわち、被験者Ａ（実線で表す）と被験者Ｂ（点線で表す）とでは、評価結果が大幅に異なり、例えば評価対象がはっきりした印象を持つのか、ぼんやりした印象を持つのか判断することが出来ない。
【０００６】
このことは、例えばデザインコンセプトを決定する際にその評価の良否を判断する場合には、非常に重大なこととなる。この再現性不良のおもな原因は、各被験者が評価を始める前に設定した主観的判断基準が、人により異なることがあげられる。
【０００７】
この対策として、評価に際して予め評価対象サンプル全体を被験者に見せたり、評価スケールを用意しておき、その評価スケールに照らし合わせる方法で評価を行う等の手続きが一般にとられる。
【０００８】
しかし、評価対象のサンプル群が感性または物理特性上偏った分布をしていたり、大きな違いが見られない、すなわちサンプルの分布の空間が狭かったりした場合、この問題は回避することは難しいと言わざるをえない。
【０００９】
また、この問題に対しては、複数の心理学的評価法を組み合わせて適用することによって精度の向上を図る方法が用いられることがある。しかし、このような心理学的方法のみでは、被験者が何をどのように見て評価を行っているかという評価の過程がほとんど分からないため、必ずしも精度を向上させうるとは限らない。
【００１０】
このため特開平５−１０８００２号公報では、ＳＤ法と共に感性評価を行う被験者の視点の位置を検出する手段を設け、視点データを組合わせることで精度の向上を図っている。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記のような従来技術では、被験者の視点の位置のみの検出に終わっているため、コンテンツが重なっていない比較的簡単な画像情報や個々のオブジェクトが分離独立しており、位置情報と対象物との関係が明確な現実空間などには有効といえるが、コンテンツ同士が重なり合った複雑な画像や狭い空間に複数のオブジェクト群が位置し、位置情報と対象物との関係が付き難い場合には評価精度の向上は期待できないといった問題があった。
【００１２】
また、上記のような画像等に対する感性評価では、ＳＤ法に代表されるように心理学的方法のみでは、被験者が何をどのように見て評価を行っているかという評価の過程がほとんど分からないといった問題があった。
【００１３】
さらに、視点情報を併用した場合でも、例えば評価対象画像の特定のエリアに背景画像とメインモチーフが重なり合っている場合、被験者の心理評価結果は背景画像から来ているものなのか、メインモチーフから受ける印象なのか、判断することはできず、正確な評価結果は得られないといった問題があった。
【００１４】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、人の好みや感性にもとづき画像やイラスト等を検索、処理したり、ドキュメントやウェブページ等のデザイン制作を支援したりする上で必要となる感性評価装置に対し、画像情報に対する感性評価の精度を向上させ、しかも効率的に感性情報を得ることのできる画像イメージ評価装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、デザイン画像から視覚的に与えられる情報に対し、人がどのように感じるかを評価する画像イメージ評価装置において、画像情報を表示する画像情報表示手段と、前記画像情報に対して被験者が感性評価を行って感性評価データを入力する感性評価データ入力手段と、前記感性評価を行う被験者の視覚機能状態である視覚特性を検出する視覚特性検出手段と、検出された前記視覚特性にもとづいて、前記被験者の前記画像情報に対する観察状態を解析し、前記被験者の視点の位置の情報である視覚特性データを生成し、前記視点の位置情報である視覚特性データから、前記被験者が前記画像情報の中のどの部分に着目しているかを解析して観察位置解析情報を生成する解析手段と、前記感性評価データと前記観察位置解析情報とから、前記画像情報と、前記画像情報を前記被験者が観察した際の印象と、を対応付ける画像イメージ算出手段と、を有することを特徴とする画像イメージ評価装置が提供される。
【００１６】
ここで、画像情報表示手段は、画像情報を表示する。感性評価データ入力手段は、画像情報に対して被験者が感性評価を行って感性評価データを入力する。視覚特性検出手段は、感性評価を行う被験者の視覚機能状態である視覚特性を検出する。解析手段は、検出された視覚特性にもとづいて、被験者の画像情報に対する観察状態を解析し、被験者の視点の位置の情報である視覚特性データを生成し、視点の位置情報である視覚特性データから、被験者が画像情報の中のどの部分に着目しているかを解析して観察位置解析情報を生成する。画像イメージ算出手段は、感性評価データと観察位置解析情報とから、画像情報と、画像情報を被験者が観察した際の印象と、を対応付ける。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図１は画像イメージ評価装置の原理図である。画像イメージ評価装置１０はデザイン画像から視覚的に与えられる情報に対し、人がどのように感じるかを評価する。
【００１８】
画像情報表示手段１は、画像情報（被評価画像）を表示する。感性評価データ入力手段２は、画像情報に対して被験者Ａが感性評価を行って感性評価データを入力する。
【００１９】
視覚特性検出手段３は、感性評価を行う被験者Ａの視覚機能状態である視覚特性を検出する。
解析手段４は、検出された視覚特性にもとづいて、観察位置および画像情報の特性の解析処理を行って、観察データ及び特性データ（被評価画像特性データ）を生成する。
【００２０】
画像イメージ算出手段５は、感性評価データと、観察データと、特性データと、から画像情報の印象を算出する。なお、画像イメージ算出手段５は、判別手段の機能を含む。
【００２１】
次に画像イメージ評価装置１０の構成及び動作について詳しく説明する。図２は画像イメージ評価装置１０の基本ハードウェア構成を示す図であり、図３は画像イメージ評価装置１０の動作モジュールの関係を示す系統図である。
【００２２】
画像イメージ評価装置１０のハードウェアは、画像情報表示手段１、感性評価データ入力手段２、視覚特性検出手段３、解析手段４、画像イメージ算出手段５、中央演算処理部６、画像情報入力手段７、画像情報記憶手段８、を備えたコンピュータシステムとして構成されている。
【００２３】
中央演算処理部６は、ＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を主体として構成されており、システムバスを介して上記のシステム要素を統括制御する。なお、解析手段４、画像イメージ算出手段５を含む。
【００２４】
画像情報入力手段７は、カラー表示された任意のハードコピー画像を画像データに変換するためのイメージスキャナや、画像データをビデオ信号の形で外部から取り込むためのビデオインタフェース等で構成されている。
【００２５】
なお、イメージスキャナには、印刷画像等に代表される反射型画像と、写真スライド等に代表される透過型画像を読み取るタイプの装置が必要に応じて接続される。
【００２６】
また、ビデオインタフェースには、ＶＣＲ、ＴＶ等が同じく必要に応じて接続される。
画像情報記憶手段８は、一般的なハードディスク装置をはじめとし、追記型光ディスク、書き替え型光ディスク等の大容量記憶装置で構成されており、この画像情報記憶手段８には、評価対象となる多数の画像やドキュメントが記憶されている。
【００２７】
そして、後述する被評価画像に対する観察データやそれらをもとに解析した被評価画像の特性データ、また感性評価データ、更には本装置の最終出力である画像イメージデータ等が記憶される。
【００２８】
画像情報表示手段１は、ＣＲＴ表示器、ＬＣＤ等で構成されており、表示画面上には、後述するように入力された被評価画像や視覚特性検出情報の少なくとも１つが同時にまたは順次カラー表示される。
【００２９】
また、視覚特性検出手段３は、角膜反射型或いは強膜反射型アイ・カメラが適用され、被験者の頭部に装着される視野撮像装置及び赤外ＬＥＤ等の照射光源に対する目の反射光の検出装置によって構成される。
【００３０】
この視覚特性検出手段３の基本機能としては、被験者の眼球運動を測定して、被験者の知覚する視野の中心視の対象点（以下、注視点という）の位置を座標として中央演算処理部６に出力するものである。
【００３１】
なお、中央演算処理部６には、頭部の位置に対応して、画像情報表示手段１により呈示される評価対象としての画像情報の領域が被験者の視野内の座標上ではどの位置になるのかが予め設定されている。
【００３２】
よって、視覚特性検出手段３から出力される視点の座標データと中央演算処理部６に予め設定された画像情報領域の座標データにもとづき被験者がどの画像情報を見ているかを知ることができる。
【００３３】
また、更に視覚特性検出情報として、上述した注視点の位置座標検出に加え、入力情報の明るさに対する調整度合の情報と、同じく入力情報の奥行きに対する調整度合の情報を用いている。
【００３４】
これらの視覚特性情報は、例えば明るさの調整度合に関して、赤外ＬＥＤで照射された眼球像より瞳孔輪郭座標を検出し、楕円近似演算で楕円長軸を算出し瞳孔の直径を求めることで検出することができる。
【００３５】
また、焦点の調節に関しては、照射された赤外ＬＥＤの眼底からの反射光量分布をナイフエッジ法で輝度を検出し、その分布勾配を求めることで検出することができる。
【００３６】
なお、ここに記した視覚特性の検出方法は一例であり、他の方法を用いても差し支えない。また、本実施の形態では、視覚特性検出手段３として視野撮像装置及び赤外ＬＥＤ等の照射光源に対する目の反射光の検出装置が被験者の頭部に装着されるゴーグルタイプを取り上げ説明したが、評価対象画像がディスプレイ等の固定された空間に表示されるような場合には、視野撮像装置や照射光源、検出装置がディスプレイ脇に固定された被接触タイプの視覚特性検出装置を使用することにより、被験者の負担を軽減させることができる。
【００３７】
感性評価データ入力手段２は、例えばコンピュータに接続されたキーボードやマウスにより構成される。そして、モニタ等により表示された評価項目に対する被験者の感性評価データはキーボード等を介して入力される。
【００３８】
なお、評価項目の表示は全感性評価入力の度に全てを表示するようにしてもよいし、キーボードを介して指示することにより順次表示されるようにしてもよい。
【００３９】
また、感性評価データの入力は、被験者自身がモニタに表示された評価項目をみて被験者自身で入力してもよいし、操作者が被験者に評価項目を問いかけ、被験者が回答した感性評価を操作者が入力してもよい。
【００４０】
解析手段４は、前述の視覚特性検出手段３により得られた被験者の注視点、明るさ、焦点調整度合等の視覚特性データと評価対象の画像データ等をもとに被験者の観察位置等の情報を解析する観察位置解析手段４ｂと、被評価画像の特性を解析する画像特性解析手段４ａからなる。
【００４１】
画像イメージ算出手段５は、感性評価データ入力手段２により得られた感性評価データと解析手段４より得られた観察データ、また被評価画像特性データとをもとに画像情報のイメージを算出するよう構成されている。
【００４２】
次に画像イメージ評価装置１０の動作について以降説明する。被評価画像は予め画像情報記憶手段８に格納されている場合にはそこより呼び出され、また形態がハードコピーの場合には画像情報入力手段７より同じく本装置に取り込まれ、必要に応じ画像情報記憶手段８に格納される。
【００４３】
次にこれらの画像群をもとに被験者による官能評価を実施し、感性評価データを得るわけであるが、ここで官能評価の方法について説明する。
図４は画像イメージ評価装置の動作状況の概略を示す図である。画像情報記憶手段８に格納されている被評価画像Ｓが画像情報表示手段１に送られて被験者に呈示される。
【００４４】
この際に、複数の被評価画像の印象を比較する場合には、評価対象画像が２ないし３種類程度の少ない数であるならば同時に呈示し、またそれ以上の場合には２ないし３種類ずつ、または簡便にいくつかのグループに分けて呈示するのが望ましい。
【００４５】
なお、被評価画像を被験者に開示時から視覚特性検出手段３により被験者の視覚機能状態が計測される。図では被験者の注視点Ｅが示されている。次いで、評価対象としての画像情報を１つずつ呈示する。
【００４６】
そして、被験者は呈示された画像情報についてＳＤ法による評価を行い、各評価項目Ｄに対する感性評価データをキーボードから５段階で入力する。
被験者が全ての評価対象について感性評価を行ったら、キーボードの所定のキーを押すことにより感性評価データの入力を終了する。
【００４７】
また、本実施の形態では、正確を期すという点から評価項目の表示は他のモニタで行っているが、簡便的に画像呈示と評価項目表示を同一のディスプレイで行うことも可能である。
【００４８】
次に解析手段４の被験者の観察状態の算出方法について説明する。まず、被験者が被評価画像のどの部分を観察しているかという注視点の検出に関しては、被験者の眼球運動と時間の関係から導き出される。
【００４９】
具体的には被験者の視点がある時刻にあった位置から該当する位置を中心とする所定の範囲（半径１°以内）内で１００ｍｓｅｃ以上とどまったか否かを検出することにより行われる。
【００５０】
これは、１００ｍｓｅｃ以下の短い時間では被験者は画像で表された情報を認識することはできないと考えられるからである。
この結果得られた座標位置と被評価画像のデータとから、被験者が画像のどのコンテンツを観察しているかが観察時間軸をパラメータとして捕らえることができる。
【００５１】
最後に、画像イメージ算出手段５において上述のようにして求められた注視点データとＳＤ法等により得られた感性評価データを組み合わせることにより、被評価画像内の特定のコンテンツとそれを観察した際の印象との関係を把握することができ、被評価画像が与える印象の要因を明確にすることができる。
【００５２】
次に画像イメージ評価装置１０の動作をフローチャートで説明する。図５は画像イメージ評価装置１０の動作フローチャートを示す図である。
〔Ｓ１〕被評価画像を呼び出しディスプレイ等の表示装置に表示する。
〔Ｓ２〕被験者により被評価画像の感性評価を実施し、感性評価データを得る。
〔Ｓ３ａ〕ステップＳ２と同時に視覚特性検出手段３により、視覚機能状態をモニタする。
〔Ｓ３ｂ〕モニタ情報をもとに観察データ、被評価画像特性データの少なくとも１つを算出する。
〔Ｓ４〕他の感性評価項目があるかどうかを判断する。あればステップＳ２へ戻り、なければステップＳ５へ行く。
〔Ｓ５〕感性評価データ、観察データ、被評価画像特性データをもとに被評価画像の印象を演算する。
〔Ｓ６〕他の被評価画像があるか判断する。あればステップＳ１へ戻って被評価画像の枚数分繰り返す。なければ終了する。
【００５３】
ここで、本実施の形態のＳＤ法による感性評価結果の精度を、従来の一般的な評価法における評価結果と比較し説明する。図１３は、前述したとおり、「山なみをバックに空を飛ぶ赤い風船」の被評価画像のみを観察しながら感性的な評価を行う、いわゆる一般的なＳＤ法により評価した結果の一部を示したものである。
【００５４】
この結果より、従来の評価方法では、この画像に対する感性的評価結果は、２名の被験者ＡおよびＢの両者の評価値に大きな開きがあることが伺える。
この評価結果から見ると、この画像から受ける感性的印象は、例えばある人は「暖かく」感じるが、別の人は非常に「冷たく」感じることになる。
【００５５】
また、同様に「静的な−動的な」においても「個性的な−平凡な」においてもそれぞれ相反する結果となっている。
次にここで、本実施の形態に従い被験者ＡおよびＢの両者の感性評価時の注視点を検出した結果をそれぞれ図６及び図７に示す。図６及び図７は被験者Ａ及び被験者Ｂの感性評価時の注視点を検出した結果を示す図である。
【００５６】
これらの検出結果と、前出の感性評価結果を照らし合わせると、次のようなことか分かる。まず、被験者Ａは主に被評価画像の「赤い風船」に注視点Ｅ１が集中していることから、被験者Ａの「ソフトな」、「動的な」、「暖かい」等の感性評価結果は、この「赤い風船」というコンテンツに着目し得られた結果であることが分かる。
【００５７】
一方、被験者Ｂは、主に背景の「山なみ」に比較的注視点Ｅ２が存在していることから、被験者Ｂの「シャープな」、「静的な」、「冷たい」等の感性評価結果は、この「山なみ」というコンテンツに着目し、得られた結果であることが分かる。
【００５８】
以上のように、本実施の形態では、被験者ＡおよびＢの両者の評価値に大きな差異は見られないことが分かる。この結果より、被験者に対し感性評価の際に視覚特性の検出を行いＳＤ法等により得られた感性評価データと対応を取ることにより、評価結果の個人差を低減することができる。
【００５９】
また、今回は別々の被験者の評価結果の差異を示したが、本実施の形態では更に一人の被験者が繰り返し評価を行った際のばらつきも大幅に低減できることも期待できる。
【００６０】
以上説明したように、画像イメージ評価装置１０は、被験者に対して視覚的に画像情報が与えられ、この情報に対する感性評価が行われる。
この際に、被験者の視覚機能状態がモニタされると共に、この検出情報は解析手段４に送出され、観察位置および被評価画像の特性が算出される。
【００６１】
そして、画像イメージ算出手段５では、これらの感性評価データと観察データ、また被評価画像の特性データとをもとにして被評価画像情報の印象を算出する。
【００６２】
従って、感性評価データに加え被験者の観察データや被評価画像の特性データを用いることにより、画像情報に対する感性評価の精度が向上し、しかも効率的に感性情報を得ることができる
次に第２の実施の形態について説明する。図８は第２の実施の形態である画像イメージ評価装置１０の動作モジュールの関係を示す系統図である。
【００６３】
第１の実施の形態との相違点は、被評価画像に対する画像領域分割手段９が付加されたことにある。
この画像領域分割手段９は、被評価画像の画像データをメインモチーフ領域や背景領域等の複数の領域に分割する機能を持つ演算処理部である。
【００６４】
一般的にはアドビ社製のフォトデザイン制作ソフトウェアPhotoshop 等に代表されるようなリタッチャソフトウェア、またはそれを操作するのに必要なユーザーインターフェース等で構成される。
【００６５】
そして、操作者がディスプレイに表示された画像を見ながらマウス等を用い、任意の領域を選択して分割する。
また、画像領域分割手段９は、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た画像処理ハードウエアまたはソフトウエアで構成され、画像の特徴量に応じ自動的に領域分割が実行されるようになっている。
【００６６】
解析手段４では、画像領域分割手段９で分割されたメインモチーフや背景等の各コンテンツの領域データと視覚特性検出手段３によりモニタされた被験者の注視点データとにより、被験者が被評価画像のどのコンテンツを最も長い時間観察したかを算出し、この結果を基に被験者の被評価画像に対する着目領域が予測される。
【００６７】
そして、画像イメージ算出手段５では、この結果を受けて、被験者の感性評価データと対応を取ることにより被評価画像情報の印象を算出する。
したがって、被評価画像の領域分割情報を加えることで、感性評価結果の要因が明確になり、有効な感性情報を得ることができる。
【００６８】
次に第２の実施の形態についての具体的な事例について説明する。図９は被評価画像をコンテンツに分割した結果を示す図である。
「山なみをバックに空を飛ぶ赤い風船」を、画像領域分割手段９によりメインモチーフＭ０である「赤い風船」と，サブモチーフＭ１である「山なみ」と背景Ｍ２の「空」の３つのコンテンツに分割した結果を示している。
【００６９】
図１０は注視時間の割合を示す図である。図は図９での領域と被験者ＡおよびＢの感性評価時の注視点を検出した結果（図６、図７参照）とをもとに、各被験者がそれぞれどの領域（コンテンツ）にどのくらい着目したかを、注視時間の割合で表している。
【００７０】
この結果より、被験者Ａは、殆どの時間をメインモチーフＭ０である「赤い風船」に費やしているのに比べ、被験者Ｂは、逆にサブモチーフＭ１である「山なみ」に着目していることが分かる。
【００７１】
これらの解析結果を、感性評価結果と照らし合わせると、被験者Ａの「ソフトな」、「動的な」、「暖かい」等の感性評価結果は、主に被評価画像の「赤い風船」というコンテンツに着目し得られた結果であることが分かる。
【００７２】
一方、被験者Ｂの感性評価結果である「シャープな」、「静的な」、「冷たい」等は、主にサブモチーフＭ１の「 山なみ」 に着目し得られた結果であることが分かる。
【００７３】
そこで、上述の結果を確認する意味で、被験者Ｂに対し注視点検出結果より被験者Ａが着目していたと考えられるメインモチーフＭ０の「赤い風船」に着目してもらい、再度感性評価を実施したところ図１１に示すような結果が得られた。
【００７４】
図１１は画像評価結果を示す図である。図に示すように感性評価の各項目において被験者Ａの結果に近づいてきたことが分かる。
以上のように、ＳＤ法等の感性評価に、視覚特性の検出情報と被評価画像の領域分割情報を組み合わせ加えることで、感性評価結果の要因が明確になり、有効な感性情報を得ることができる。
【００７５】
また、今回は別々の被験者の評価結果の差異を示したが、本実施の形態では更に一人の被験者が繰り返し評価を行った際のばらつきも大幅に低減できることも期待できる。
【００７６】
以上説明したように、第２の実施の形態では、予め被評価画像に対し複数の領域分割処理を施し、その領域分割情報を解析手段４に送出する。そして、解析手段４では、視覚特性検出手段３によりモニタされた被験者の観察データと被評価画像領域分割データとにより、被験者の被評価画像に対する着目領域を予測する。
【００７７】
画像イメージ算出手段５では、この結果を受け、被験者の感性評価データと対応を取ることにより被評価画像情報の印象を算出する。
従って、被評価画像の領域分割情報を加えることで、感性評価結果の要因が明確になり、有効な感性情報を得ることができる。
【００７８】
次に第３の実施の形態について説明する。図１２は第３の実施の形態である画像イメージ評価装置１０の視覚特性検出手段３と解析手段４及び画像イメージ算出手段５の動作モジュールの関係を示す系統図である。
【００７９】
第３の実施の形態の第２の実施の形態との相違点は、視覚特性検出手段３が明るさ調整度合検出手段３ａ、注視点座標検出手段３ｂ、焦点調整度合検出手段３ｃを有し、被験者の注視点と明るさ調整度合い、焦点調整度合いを検出して、より正確に被験者の観察位置を解析するように構成されていることにある。
【００８０】
また、解析手段４は第１の観察位置コンテンツ予測手段４ｃ−１と、第２の観察位置コンテンツ予測手段４ｃ−２と、被評価画像コンテンツ予測手段４ｃ−３と、を含む。
【００８１】
第１の観察位置コンテンツ予測手段４ｃ−１は、注視点データと明るさ調整度合いのデータより観察位置がハイライト部かシャドウ部かを解析し、ハイライト部やシャドウ部で表現されたコンテンツ全体に着目しているのか、それともハイライト部やシャドウ部の中の一部のコンテンツに着目しているのかを予測する。
【００８２】
第２の観察位置コンテンツ予測手段４ｃ−２は、観察位置データと焦点調整度合いデータ、被評価画像領域分割データにより観察位置が近景のコンテンツなのか背景なのかを予測する。
【００８３】
被評価画像コンテンツ予測手段４ｃ−３は、それらを組み合わせた被評価画像のモチーフ、コンテンツ、シチュエーション、シーン等の予測を行う。
このように得られたコンテンツの予測結果と被験者の観察位置、および感性評価データとを用いて、被評価画像の印象評価部５ａで被評価画像の印象を求めることにより、精度の高い感性評価を可能としている。
【００８４】
以上説明したように、第３の実施の形態では、被験者の視点の位置、明るさの調整度合、焦点の調整度合の少なくとも１つの特性値を検出し、被験者の観察位置および被評価画像の特性の導出に用いる。
【００８５】
従って、より複雑な画像やドキュメントに関しても、被験者の注視点が精度良く捕らえられ、しかも被評価画像の特性値がより多く予測できるようになることから、詳細な感性評価が可能となる。
【００８６】
さらに、第３の実施の形態では、視覚特性検出手段３により検出された情報、および被評価画像データにもとづき、観察位置のコンテンツの内容が予測され、その結果と被験者の感性評価データとから被評価画像情報の印象を算出する。
【００８７】
従って、被評価画像のコンテンツの内容の予測情報を加えることで、感性評価結果の要因が明確になり、より正確な感性情報を得ることができる。
【００８８】
【発明の効果】
以上説明したように、画像イメージ評価装置は、被験者の画像情報に対する観察状態を解析し、被験者の視点の位置、画像情報に対する明るさの調整度合及び焦点の調整度合の少なくとも１つ以上の情報である視覚特性データを生成し、視覚特性データから、被験者が画像情報の中のどの部分に着目して感性評価データを入力したかを判別する構成とした。これにより、画像情報に対する感性評価の精度が向上し、効率的に感性情報を得ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  画像イメ−ジ評価装置の原理図である。
【図２】  画像イメージ評価装置の基本ハードウェア構成を示す図である。
【図３】  画像イメージ評価装置の動作モジュールの関係を示す系統図である。
【図４】  画像イメージ評価装置の動作状況の概略を示す図である。
【図５】  画像イメージ評価装置の動作フローチャートを示す図である。
【図６】  被験者Ａ及び被験者Ｂの感性評価時の注視点を検出した結果を示す図である。
【図７】  被験者Ａ及び被験者Ｂの感性評価時の注視点を検出した結果を示す図である。
【図８】  第２の実施の形態である画像イメージ評価装置の動作モジュールの関係を示す系統図である。
【図９】  被評価画像をコンテンツに分割した結果を示す図である。
【図１０】  注視時間の割合を示す図である。
【図１１】  画像評価結果を示す図である。
【図１２】  第３の実施の形態である画像イメージ評価装置の視覚特性検出手段と解析手段及び画像イメージ算出手段の動作モジュールの関係を示す系統図である。
【図１３】  従来の一般的なＳＤ法によりある画像を評価した結果の一部を示した図である。
【符号の説明】
１  画像情報表示手段
２  感性評価データ入力手段
３  視覚特性検出手段
４  解析手段
５  画像イメージ算出手段
１０  画像イメージ評価装置
Ａ  被験者
【図１】
0003772514.tif 000002
【図２】
0003772514.tif 000003
【図３】
0003772514.tif 000004
【図４】
0003772514.tif 000005
【図５】
0003772514.tif 000006
【図６】
0003772514.tif 000007
【図７】
0003772514.tif 000008
【図８】
0003772514.tif 000009
【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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