"画像データから、当該画像データの複数の特徴量のそれぞれを画素値とするグレースケール画像である複数の特徴量マップを生成する特徴量マップ生成部と、前記複数の特徴量マップに基づいて、顕著性マップを生成する顕著性マップ生成部と、前記顕著性マップにおいて、視線位置に影響を及ぼす所定個数の注意予測を決定する注意予測決定部と、乱数を用いて、前記注意予測に対する重み付けを行うとともに、重み付けされた前記注意予測に基づいて、視線位置を推定する視線位置推定部と、を備え、前記注意予測決定部は、前記顕著性マップの画素値の大きさに基づいて前記注意予測を決定するとともに、前記顕著性マップの所定範囲内に存在する前記注意予測を1つのみとして前記注意予測を決定し、前記視線位置推定部は、i番目の前記注意予測の位置をri、i番目の前記注意予測の重みをMi、前記視線位置をrcとしたとき、によって前記視線位置rcを推定することを特徴とする視線位置推定装置。前記視線位置推定部は、重み付けを繰り返し行い、繰り返し重み付けられた前記注意予測に基づいて、前記視線位置を繰り返し推定することによって前記視線位置の分布を得ることを特徴とする請求項1に記載の視線位置推定装置。前記注意予測決定部は、前記所定個数を変更し、異なる個数の前記注意予測を決定し、前記視線位置推定部は、異なる個数の前記注意予測に基づいて前記視線位置を推定することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の視線位置推定装置。前記顕著性マップ生成部は、前記複数の特徴量マップの線形和を算出することによって、前記顕著性マップを生成することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の視線位置推定装置。前記画像データにおける視線の分布傾向を表す視線ベースの特徴量マップが記憶された記憶部を備え、前記顕著性マップ生成部は、前記複数の特徴量マップの線形和と前記視線ベースの特徴量マップとの線形和を算出することによって、前記顕著性マップを生成することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の視線位置推定装置。コンピュータを、画像データから、当該画像データの複数の特徴量のそれぞれを画素値とするグレースケール画像である複数の特徴量マップを生成する特徴量マップ生成部、前記複数の特徴量マップに基づいて、顕著性マップを生成する顕著性マップ生成部、前記顕著性マップにおいて、視線位置に影響を及ぼす所定個数の注意予測を決定する注意予測決定部、及び、乱数を用いて、前記注意予測に対する重み付けを行うとともに、重み付けされた前記注意予測に基づいて、視線位置を推定する視線位置推定部として機能させ、前記注意予測決定部に、前記顕著性マップの画素値の大きさに基づいて前記注意予測を決定させるとともに、前記顕著性マップの所定範囲内に存在する前記注意予測を1つのみとして前記注意予測を決定させ、前記視線位置推定部に、i番目の前記注意予測の位置をri、i番目の前記注意予測の重みをMi、前記視線位置をrcとしたとき、によって前記視線位置rcを推定させることを特徴とする視線位置推定プログラム。しかし、顕著性マップと、相当数の被験者から収集された視線データとを比較した研究によると、画像の初期視覚特徴輝度、色等以外の要素が視線位置に大きく影響を与えており、推定された視線位置と実際に計測された視線位置とに大きなズレがあることがわかってきた。本発明は、前記した事情に鑑みて創案されたものであり、画像における視線位置を好適に推定することが可能な視線位置推定装置及び視線位置推定プログラムを提供することを課題とする。前記課題を解決するため、本発明の視線位置推定装置は、特徴量マップ生成部と、顕著性マップ生成部と、注意予測決定部と、視線位置推定部と、を備えることを特徴とする。かかる構成によると、特徴量マップ生成部によって、画像データから、当該画像データの複数の特徴量のそれぞれを画素値とするグレースケール画像である複数の特徴量マップを生成し、顕著性マップ生成部によって、前記複数の特徴量マップに基づいて、顕著性マップを生成し、注意予測決定部によって、前記顕著性マップにおいて、視線位置に影響を及ぼす所定個数の注意予測を決定し、視線位置推定部によって、乱数を用いて、前記注意予測に対する重み付けを行うとともに、重み付けされた前記注意予測に基づいて、視線位置を推定する。そして、注意予測決定部は、前記顕著性マップの画素値の大きさに基づいて前記注意予測を決定するとともに、前記顕著性マップの所定範囲内に存在する前記注意予測を1つのみとして前記注意予測を決定し、視線位置推定部は、i番目の前記注意予測の位置をri、i番目の前記注意予測の重みをMi、前記視線位置をrcとしたとき、によって前記視線位置rcを推定する。前記視線位置推定部は、重み付けを繰り返し行い、繰り返し重み付けられた前記注意予測に基づいて、前記視線位置を繰り返し推定することによって前記視線位置の分布を得る構成であってもよい。前記注意予測決定部は、前記所定個数を変更し、異なる個数の前記注意予測を決定し、前記視線位置推定部は、異なる個数の前記注意予測に基づいて前記視線位置を推定する構成であってもよい。前記顕著性マップ生成部は、前記複数の特徴量マップの線形和を算出することによって、前記顕著性マップを生成する構成であってもよい。また、前記視線位置推定装置は、前記画像データにおける視線の分布傾向を表す視線ベースの特徴量マップが記憶された記憶部を備え、前記顕著性マップ生成部は、前記複数の特徴量マップの線形和と前記視線ベースの特徴量マップとの線形和を算出することによって、前記顕著性マップを生成する構成であってもよい。また、本発明は、コンピュータを前記した視線位置推定装置として機能させる視線位置推定プログラムとしても具現化可能である。本発明によれば、視線位置を好適に推定することができる。また、本発明によれば、顕著性マップの全体から好適に注意予測を決定することができる。また、本発明によれば、視線位置の分布を好適に推定することができる。また、本発明によれば、注意予測の数に応じて視線位置を好適に推定することができる。さらに、本発明によれば、複数の特徴量マップから顕著性マップを好適に生成することができ、また、視線ベースの特徴量マップを用いてヒトの視線の分布傾向バイアスを考慮した顕著性マップを好適に生成することができる。以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら説明する。図1に示すように、本発明の実施形態に係る視線位置推定装置1は、観察者の視線データを実際に収集することなく、モンテカルロシミュレーション法を用いて観察者の視線位置を推定予測するものであり、機能部として、記憶部11と、特徴量マップ生成部12と、顕著性マップ生成部13と、注意予測決定部14と、視線位置推定部15と、を備える。<記憶部>記憶部11には、顕著性マップ生成部13で用いられる視線ベースの特徴量マップと、視線位置推定部15で用いられる一様乱数と、が予め記憶されている。<特徴量マップ生成部>特徴量マップ生成部12は、外部装置カメラ、記録媒体等から画像データを取得し、取得された画像データから、複数の特徴量マップを生成し、顕著性マップ生成部13へ出力する。ここで、特徴量マップは、画像データから抽出した特徴量をグレースケール画像の画素値として表すマップである。本実施形態では、特徴量マップ生成部12は、複数の特徴量マップとして、少なくとも輝度に関する特徴量マップ及び色に関する特徴量マップを生成し、さらに、点滅に関する特徴量マップ、運動に関する特徴量マップ、及び、方位に関する特徴量マップを生成する。<顕著性マップ生成部>顕著性マップ生成部13は、特徴量マップ生成部12から出力された複数の特徴量マップを取得し、取得された特徴量マップに基づいて顕著性マップを生成し、注意予測決定部14へ出力する。本実施形態において、顕著性マップ生成部13は、複数の特徴量マップの線形和を算出することよって、顕著性マップを生成する。すなわち、顕著性マップは、画素ごとに、各特徴量マップの画素値の線形和を当該顕著性マップの画素値として有するグレースケール画像である。なお、顕著性マップ生成部13は、記憶部11に記憶された各特徴量マップに対応した重み値を読み出して複数の特徴量マップに重み付けを行い、重み付けされた複数の特徴量マップの画素ごとの線形和を算出することによって、顕著性マップを生成する構成であってもよい。かかる重み付けに用いられる重み値は、実験によって予め設定されている。<注意予測決定部>注意予測決定部14は、顕著性マップ生成部13から出力された顕著性マップを取得し、顕著性マップにおける所定個数1以上の自然数の注意予測の位置座標を決定し、決定された注意予測の位置を視線位置推定部15へ出力する。ここで、注意予測は、画像において視線位置に影響を及ぼす箇所を予測したものであり、注意予測決定部14は、顕著性マップにおいて画素値が大きい位置を注意予測の位置として決定する。また、注意予測決定部14は、顕著性マップの所定範囲内に存在する注意予測を1個のみとして注意予測を決定する。例えば、注意予測決定部14は、顕著性マップにおける最大画素値の画素を1番目の注意予測として決定し、続いて、1番目の注意予測を中心とする視野角5度以内の領域内を除いた領域における最大画素値の画素を2番目の注意予測として決定し、というように、所定範囲内に2個以上の注意予測を存在させないように注意予測を決定することによって、画像全体に分散配置されている画素値が大きい箇所から好適に注意予測を決定することができる。<視線位置推定部>視線位置推定部15は、注意予測決定部14から出力された所定個数の注意予測の位置を取得し、取得された注意予測に重み付けを行い、重み付けされた注意予測に基づいて視線位置を推定し、推定された視線位置を外部装置表示装置等へ出力する。かかる視線位置推定部15は、i番目の注意予測の位置をri、i番目の注意予測の重みをMi、視線位置をrcとしたとき、によって視線位置rcを推定する。一枚の画像中に複数の目立つ箇所が存在する場合、観察者の視線位置は、目立つ箇所の中間位置に向かい、これをグローバル効果と呼ぶ。本願発明の視線位置推定部15は、かかるグローバル効果を参考に、重み付けされた注意予測の重心位置が視線位置であると推定する。また、視線位置推定部15は、記憶部11に記憶された一様乱数から注意予測の個数だけ乱数を読み出し、読み出された乱数を重み値Miとして各注意予測の重み付けを行う。これは、観察者の視線位置が目立つ箇所に向かうとは必ずしも限らないことを、画像処理として具現化するための措置である。本実施形態において、視線位置推定部15は、記憶部11に記憶された一様乱数から異なる乱数を読み出して重み付けを行い、視線位置を所定回数だけ推定する動作を繰り返し毎回異なる乱数値によって重み付けを行うこととなる、複数の視線位置を推定し、視線位置の分布を得る。また、本実施形態において、注意予測決定部14は、所定個数の注意予測に基づく視線位置を推定した後、注意予測の個数を変更し、異なる個数の注意予測を決定して視線位置推定部15へ出力し、視線位置推定部15は、異なる個数の注意予測に基づく視線位置及び視線位置の分布を推定する。<動作例>続いて、本発明の実施形態に係る視線位置推定装置1の動作例について、図1~4を参照し、主に注意予測の個数を2とした場合を例にとって説明する。まず、視線位置推定装置1の特徴量マップ生成部12が、画像21に関する画像データを取得する。画像21は、中心及び同心円状で等間隔の8箇所に明るい部分を有するテレビ画像である。続いて、特徴量マップ生成部12が、画像21から複数の特徴量マップ図示せずを生成しステップS1、顕著性マップ生成部13へ出力する。続いて、顕著性マップ生成部13が、複数の特徴量マップから顕著性マップ22を生成するとともに、顕著性マップ22と視線ベースの特徴量マップ23Aとの線形和を算出することによって、顕著性マップ24を生成しステップS2、注意予測決定部14へ出力する。ここで、視線ベースの特徴量マップ23Aは、画像データにおける視線の分布傾向を表すもの、本実施形態では、テレビ画像における視線分布傾向である後記するセンターバイアスを再現するためのものであり、当該特徴量マップの全ての画素が一定値を有する一様分布のグレースケール画像である。続いて、注意予測決定部14が、注意予測決定画像25に示すように、顕著性マップ24から画素値が大きな2個の注意予測25a,25bを決定しステップS3、視線位置推定部15へ出力する。続いて、視線位置推定部15が、重み付け画像26に示すように、注意予測25a,25bに重み付けを行うことによって重み付けされた注意予測26a,26bを算出しステップS4、視線位置画像27に示すように、重み付けされた注意予測26a,26bに基づいて視線位置27aを推定するステップS5。ここで、重み付け画像26の円注意予測26a,26bの半径が、注意予測25a,25bに付与された重み値を表している。視線位置推定部15は、重み付け及び視線位置の推定ステップS4,S5を所定回数だけ繰り返し行うことによって、複数の視線位置を推定し、複数の視線位置の分布の総和を正規化することによって、複数の視線位置からなる視線位置分布28Bを得るステップS6。詳細には、視線位置推定部15は、初期化された視線位置分布マップに対して、推定された複数の視線位置のそれぞれに該当する座標に1を加算した後、加算された総和が一定値となるように正規化することによって視線位置分布を得る。ここで、視線位置分布28Aは、1個の視線位置からなる分布であり、視線位置分布28Bは、300,000個の視線位置からなる分布である。テレビ番組の画像において、しばしば観察者は、まず画像中央に視線を向けてから、徐々に周辺の細かい部分にも視線を向ける。かかる傾向は、特に時々刻々と画像情報が変動するテレビのような映像コンテンツで顕著であり、センターバイアスと呼ばれている。これに対して、視線位置推定部15は、視線位置分布28A,28Bから判るように、より多くの視線位置から視線位置の分布を得ることによって、かかるセンターバイアスを自然に再現することができるので、顕著性マップ生成部13は、前記した視線ベースの特徴量マップ23Aの使用を省略することができる。なお、画像21が横書きWebページである場合には、観察者の視線が当該ページの先頭にあたる左上に偏る視線分布傾向があるため、顕著性マップ生成部13は、前記した特徴量マップ23Aに代えて、左上に高画素値の分布が偏った視線ベースの特徴量マップ23Bを使用することができる。この場合は、使用する特徴量マップが変わるだけで、動作例は同様である。また、注意予測決定部14及び視線位置推定部15は、異なる注意予測数に対しても同様の処理を行い、異なる注意予測数に対する視線位置分布を得る。すなわち、本フローは、注意予測数が1に設定されてステップS1~S6が実行され、注意予測数が上限値でない場合にはステップS7でNo、注意予測決定部14が注意予測数を1だけ増加しステップS8、ステップS3~S6が繰り返し実行される。そして、注意予測数が上限値例えば、9となった場合にステップS7でYes、本フローは終了する。視線位置推定部15は、ユーザによる入力装置図示せずの操作によって指定された注意予測数に応じた視線位置分布を表示装置図示せずへ出力することができる。視線位置分布は、図4に示すように、画像と同じ二次元平面を呈する視線位置分布マップ上で所定回数推定された視線位置がどこに分布するのかを示すものでり、視線位置がより多く推定された場所ほど高くなる曲面として示される。注意予測数が1の場合には、視線位置分布は図4aのようになり、注意予測数が2の場合には、視線位置分布は図4bのようになり、注意予測数が3の場合には、視線位置分布は図4cのようになり、注意予測数が4の場合には、視線位置分布は図4dのようになる。このように、注意予測数が増えるほど、推定される視線位置分布が画面中央に寄っていくこととなり、視線ベースの特徴量マップ23Aを用いなくても前記したセンターバイアスが再現されることがわかる。また、視線位置推定部15は、1以上の自然数である注意予測数に対応する視線位置分布を補間することによって、注意予測数を自然数から実数へと拡張して注意予測数が小数部分を有する場合例えば、2.5の視線位置分布を得ることもでき、注意予測数が連続的に変化した場合の視線位置分布の変化を利用者に提示することが可能となる。なお、注意予測数が自然数である場合には、注意予測を注意要素と称することもできる。なお、視線位置推定部15は、利用者による図示しない入力装置の操作に応じて入力された注意予測数を取得し、取得された注意予測数に応じた視線位置分布を図示しない表示装置へ出力する構成であってもよい。本発明の実施形態に係る視線位置推定装置1は、乱数を用いて重み付けされた注意予測の重心位置を視線位置として推定するので、実際の視線位置により近い場所を視線位置として推定することができる。また、本発明の実施形態に係る視線位置推定装置1は、重み付けされた特徴量マップの線形和を算出することによって顕著性マップを生成することも可能であり、この場合には、特徴量ごとの視線位置への影響を考慮し、より好適に視線位置を推定することができる。また、本発明の実施形態に係る視線位置推定装置1は、得られた視線位置分布を、WTA等のアルゴリズムによる視線移動のシミュレーションに適用することも可能である。利用者例えば、映像デザイナは、シミュレーション結果を見ながら、意図した順序で視線が移動するように画像をデザインすることができているかを確認しながら画像制作を進行することができる。以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。例えば、特徴量マップ生成部12において生成される特徴量マップの種類及び数は、適宜変更可能である。また、本発明は、コンピュータを視線位置推定装置1として機能させる視線位置推定プログラムとしても具現化可能である。また、視線ベースの特徴量マップとして、画像の種類等に応じた視線計測に基づいて、例えば画像がTV番組である場合には特徴量マップ23Aを用い、画像が横書きのWebページである場合には特徴量マップ23Bを用いる等、異なる視線分布傾向を表す複数の特徴量マップを使い分けることが可能である。"