JPH05266144A - デ−タ処理システム及び方法 - Google Patents
デ−タ処理システム及び方法Info
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- JPH05266144A JPH05266144A JP8035991A JP8035991A JPH05266144A JP H05266144 A JPH05266144 A JP H05266144A JP 8035991 A JP8035991 A JP 8035991A JP 8035991 A JP8035991 A JP 8035991A JP H05266144 A JPH05266144 A JP H05266144A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 高度かつ多様な感性が要求される分析／判断
業務を、人間に代わって、十分満足できる精度レベル
で、均一かつ安定的に遂行するデ−タ処理システム及び
方法を提供することにある。 【構成】 本システムは、計算機と、評価対象入力装置
と、出力装置と、記憶装置および入力装置とから構成さ
れ、計算機においては、入力した評価対象を少なくとも
一つの構成要素に分割し、構成要素を組み合わせて評価
対象を合成して出力し、出力した評価対象における構成
要素の組み合わせと評価情報とを対応付け、対応関係を
分類して評価基準を得、新たに入力した対応関係と評価
基準とを比較し、組み合わせ変更に関わる要素を指定す
る。
業務を、人間に代わって、十分満足できる精度レベル
で、均一かつ安定的に遂行するデ−タ処理システム及び
方法を提供することにある。 【構成】 本システムは、計算機と、評価対象入力装置
と、出力装置と、記憶装置および入力装置とから構成さ
れ、計算機においては、入力した評価対象を少なくとも
一つの構成要素に分割し、構成要素を組み合わせて評価
対象を合成して出力し、出力した評価対象における構成
要素の組み合わせと評価情報とを対応付け、対応関係を
分類して評価基準を得、新たに入力した対応関係と評価
基準とを比較し、組み合わせ変更に関わる要素を指定す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、感覚に対する人間のあ
いまいな反応特性である感性に基づいた分析／判断業務
を支援するデータ処理に係り、特に、高度かつ多様な感
性が要求される分析／判断業務を支援するに好適なデー
タ処理システム及び方法に関する。
いまいな反応特性である感性に基づいた分析／判断業務
を支援するデータ処理に係り、特に、高度かつ多様な感
性が要求される分析／判断業務を支援するに好適なデー
タ処理システム及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】感性データ処理システムとは、人間の感
性に関わるデータを処理するシステムである。この種の
システムの従来例については、例えば長町三生著「感性
工学」（海文堂、１９８９）ｐｐ．４３〜８４に記載が
ある。これによれば、従来システム（感性工学エキスパ
ートシステム）は、複数の形容詞群をユ−ザが入力し、
形容詞群の表す主たるイメージを抽出し、イメージによ
く合致する形容詞だけに絞り込み、絞り込んだ形容詞で
表現されるデザイン要素を独立に選択し、合成して出力
する。出力結果に満足できない場合は、各要素を独立に
変更する。なお、デザイン要素と形容詞の対応関係は、
各々のデザイン要素を含むデザイン全体に対する、形容
詞対のＳＤ（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉ
ａｌ）尺度を用いたアンケート結果を数量化理論Ｉ類で
処理して評価点として得る。
性に関わるデータを処理するシステムである。この種の
システムの従来例については、例えば長町三生著「感性
工学」（海文堂、１９８９）ｐｐ．４３〜８４に記載が
ある。これによれば、従来システム（感性工学エキスパ
ートシステム）は、複数の形容詞群をユ−ザが入力し、
形容詞群の表す主たるイメージを抽出し、イメージによ
く合致する形容詞だけに絞り込み、絞り込んだ形容詞で
表現されるデザイン要素を独立に選択し、合成して出力
する。出力結果に満足できない場合は、各要素を独立に
変更する。なお、デザイン要素と形容詞の対応関係は、
各々のデザイン要素を含むデザイン全体に対する、形容
詞対のＳＤ（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉ
ａｌ）尺度を用いたアンケート結果を数量化理論Ｉ類で
処理して評価点として得る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
システムの利用は、ユーザが自分の好む形容詞を入力す
ることから始まる。ところが、形容詞の使い方（ユーザ
が抱くイメージ）には個人差がある。特に、複雑かつ微
妙で、変化の激しいファッションの好み等は、形容詞だ
けでは正確に表現しきれないと言える。このように従来
システムは、使い方において個人差の顕著な形容詞を唯
一の入力としているため、正しくユーザの感性を分析／
活用できないという問題があった。また、一般に人間の
感性に基づく評価は、ディザイン要素の組み合わせに対
して加法性が成立しない。組み合わせが評価を上げる場
合もあれば、評価を下げる場合もある。つまり、ディザ
イン要素を個々に最適化しても、組み合わせが最適化さ
れるとは限らない。この観点から、従来システムは、単
一ディザイン要素に対する評価をそれぞれ独立に収集
し、複数のディザイン要素の組み合わせを単一ディザイ
ン要素の単純和で構成し、独立に合成するので、あまり
操作性が良くないという問題があった。本発明は上記事
情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、
従来の技術における上述の如き問題を解消し、ファッシ
ョン商品のお薦めコーディネート提案等の高度かつ多様
な感性が要求される分析／判断業務を、人間に代わっ
て、十分満足できる精度レベルで、均一かつ安定的に遂
行するデ−タ処理システム及び方法を提供することにあ
る。
システムの利用は、ユーザが自分の好む形容詞を入力す
ることから始まる。ところが、形容詞の使い方（ユーザ
が抱くイメージ）には個人差がある。特に、複雑かつ微
妙で、変化の激しいファッションの好み等は、形容詞だ
けでは正確に表現しきれないと言える。このように従来
システムは、使い方において個人差の顕著な形容詞を唯
一の入力としているため、正しくユーザの感性を分析／
活用できないという問題があった。また、一般に人間の
感性に基づく評価は、ディザイン要素の組み合わせに対
して加法性が成立しない。組み合わせが評価を上げる場
合もあれば、評価を下げる場合もある。つまり、ディザ
イン要素を個々に最適化しても、組み合わせが最適化さ
れるとは限らない。この観点から、従来システムは、単
一ディザイン要素に対する評価をそれぞれ独立に収集
し、複数のディザイン要素の組み合わせを単一ディザイ
ン要素の単純和で構成し、独立に合成するので、あまり
操作性が良くないという問題があった。本発明は上記事
情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、
従来の技術における上述の如き問題を解消し、ファッシ
ョン商品のお薦めコーディネート提案等の高度かつ多様
な感性が要求される分析／判断業務を、人間に代わっ
て、十分満足できる精度レベルで、均一かつ安定的に遂
行するデ−タ処理システム及び方法を提供することにあ
る。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の目的は、評価対
象を入力する評価対象入力装置と、記憶装置と、入力し
た評価対象を少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶
装置に格納する手段と、分割した少なくとも一つの構成
要素を組み合わせて評価対象を合成する手段と、合成し
た評価対象を出力する出力装置と、入力装置と、出力し
た評価対象と評価情報との対応を入力装置から入力する
手段と、評価対象を構成する要素の組み合わせと評価と
の対応関係を評価基準として分類し、記憶装置に格納す
る手段と、記憶装置に格納された評価基準と、新たに入
力した構成要素の組み合わせと評価との対応関係とを比
較する手段と、組み合わせを変更したい要素または変更
したくない要素の指定情報を入力装置から入力する手段
とを有することによって、達成される。
象を入力する評価対象入力装置と、記憶装置と、入力し
た評価対象を少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶
装置に格納する手段と、分割した少なくとも一つの構成
要素を組み合わせて評価対象を合成する手段と、合成し
た評価対象を出力する出力装置と、入力装置と、出力し
た評価対象と評価情報との対応を入力装置から入力する
手段と、評価対象を構成する要素の組み合わせと評価と
の対応関係を評価基準として分類し、記憶装置に格納す
る手段と、記憶装置に格納された評価基準と、新たに入
力した構成要素の組み合わせと評価との対応関係とを比
較する手段と、組み合わせを変更したい要素または変更
したくない要素の指定情報を入力装置から入力する手段
とを有することによって、達成される。
【０００５】
【作用】本発明に係るデータ処理システムにおいて、入
力装置からユ−ザが直接入力する評価情報は、例えば、
「好きか嫌いか」「どちらがすきか」「気に入りました
か」「今度はいかがですか」等の情報であり、これは評
価対象（デザイン等）に対してくだす直接的な判定に関
する感性である。したがって、この評価情報は、使用法
に顕著な個人差が存在する形容詞のような中間表現の感
性と異なり、より正確な感性分析が可能となる。また、
記憶装置には評価対象を構成する要素の組み合わせに対
する評価を蓄積しているので、現行の組み合わせ案が気
に入らない場合、別の望ましい組み合わせとそっくり入
れ替えることができる。さらに、現行の組み合わせ中の
特定の要素を指示する手段により、気に入った要素を残
したまま、他の要素だけを入れ替えた望ましい組み合わ
せを提示することもできる。これらにより、ユーザが所
望の評価対象を早くかつ正確に入手できる。
力装置からユ−ザが直接入力する評価情報は、例えば、
「好きか嫌いか」「どちらがすきか」「気に入りました
か」「今度はいかがですか」等の情報であり、これは評
価対象（デザイン等）に対してくだす直接的な判定に関
する感性である。したがって、この評価情報は、使用法
に顕著な個人差が存在する形容詞のような中間表現の感
性と異なり、より正確な感性分析が可能となる。また、
記憶装置には評価対象を構成する要素の組み合わせに対
する評価を蓄積しているので、現行の組み合わせ案が気
に入らない場合、別の望ましい組み合わせとそっくり入
れ替えることができる。さらに、現行の組み合わせ中の
特定の要素を指示する手段により、気に入った要素を残
したまま、他の要素だけを入れ替えた望ましい組み合わ
せを提示することもできる。これらにより、ユーザが所
望の評価対象を早くかつ正確に入手できる。
【０００６】
【実施例】本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明
する。図１は本発明の実施例であるデータ処理システム
の基本構成図である。ここでは、感性を評価基準、感性
が評価する対象（例えば、デザイン等）を評価対象と呼
ぶものとする。本システムは、評価対象を人間の感覚で
検知できる形式で入力する評価対象入力装置２０２と、
各種の情報を記憶する記憶装置２０３と、入力した評価
対象を少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２
０３に格納する手段１０１と、分割した少なくとも一つ
の構成要素を組み合わせて評価対象を合成する手段１０
２と、合成した評価対象を人間の感覚で検知できる形式
で出力する出力装置２０６と、ユーザが自分の意思を入
力する入力装置２０５と、出力した評価対象と評価情報
との対応を入力装置２０５から入力する手段１０３と、
評価対象を構成する要素の組み合わせと評価との対応関
係を評価基準として分類し、記憶装置２０３に格納する
手段１０４と、記憶装置２０３に格納された評価基準
と、新たに入力した構成要素の組み合わせと評価との対
応関係とを比較する手段１０５と、組み合わせを変更し
たい要素または変更したくない要素の指定情報を入力装
置２０５から入力する手段１０６とを有する。
する。図１は本発明の実施例であるデータ処理システム
の基本構成図である。ここでは、感性を評価基準、感性
が評価する対象（例えば、デザイン等）を評価対象と呼
ぶものとする。本システムは、評価対象を人間の感覚で
検知できる形式で入力する評価対象入力装置２０２と、
各種の情報を記憶する記憶装置２０３と、入力した評価
対象を少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２
０３に格納する手段１０１と、分割した少なくとも一つ
の構成要素を組み合わせて評価対象を合成する手段１０
２と、合成した評価対象を人間の感覚で検知できる形式
で出力する出力装置２０６と、ユーザが自分の意思を入
力する入力装置２０５と、出力した評価対象と評価情報
との対応を入力装置２０５から入力する手段１０３と、
評価対象を構成する要素の組み合わせと評価との対応関
係を評価基準として分類し、記憶装置２０３に格納する
手段１０４と、記憶装置２０３に格納された評価基準
と、新たに入力した構成要素の組み合わせと評価との対
応関係とを比較する手段１０５と、組み合わせを変更し
たい要素または変更したくない要素の指定情報を入力装
置２０５から入力する手段１０６とを有する。
【０００７】上記システムを実現する装置構成は、図２
に示すように、計算機２０１に評価対象入力装置２０
２、出力装置２０６、記憶装置２０３及び入力装置２０
５を接続したものとなる。人間は、視覚から得る情報量
が他の感覚器から得る情報より圧倒的に多いため、評価
対象として視覚情報を扱うことが望ましい。しかし、当
然のことながら、聴覚情報である音声等の他の感覚情報
を扱ってもよい。
に示すように、計算機２０１に評価対象入力装置２０
２、出力装置２０６、記憶装置２０３及び入力装置２０
５を接続したものとなる。人間は、視覚から得る情報量
が他の感覚器から得る情報より圧倒的に多いため、評価
対象として視覚情報を扱うことが望ましい。しかし、当
然のことながら、聴覚情報である音声等の他の感覚情報
を扱ってもよい。
【０００８】評価対象入力装置２０２としては、イメー
ジスキャナまたはイメージリーダと呼ばれるような画像
入力装置がある。これらの画像入力装置は、白黒の２値
画像やハーフトーン画像を読み取るものでもよいが、フ
ルカラーまたは自然色と呼ばれるような豊富な色を扱え
るものがより望ましい。この要件を満たせば、テレビカ
メラのようなものでもよい。また、音声を評価対象とす
る場合には、マイクロフォンのような音声入力装置とす
る。出力装置２０６は、本発明を実施する上ではカラー
の表示装置、特に高精細なカラーグラフィックディスプ
レイが望ましいことは言うまでもない。あるいは、カラ
ープリンターでもよい。記憶装置２０３は、磁気記憶装
置に限らず、光ディスクや半導体メモリであってもよ
い。要は、プログラムの実行や画像のファイルを格納す
るために十分な容量を備えていればよい。入力装置２０
５は、図２ではポインティングデバイス（マウス）を示
してあるが、キーボード等の他の入力装置を用いてもよ
いし、それらを組み合わせて用いてもよい。以上の説明
から当業者は直ちに類推できるように、本発明を実施す
る装置構成は、一般に計算機または計算機システムと呼
ばれるものであればよい。具体的には、大型計算機、ワ
ークステーション、パーソナルコンピュータであればよ
い。当然のこととして、本発明を実施するために、製作
した専用装置であっても、上述のような周辺機器の機能
が充足されればよい。
ジスキャナまたはイメージリーダと呼ばれるような画像
入力装置がある。これらの画像入力装置は、白黒の２値
画像やハーフトーン画像を読み取るものでもよいが、フ
ルカラーまたは自然色と呼ばれるような豊富な色を扱え
るものがより望ましい。この要件を満たせば、テレビカ
メラのようなものでもよい。また、音声を評価対象とす
る場合には、マイクロフォンのような音声入力装置とす
る。出力装置２０６は、本発明を実施する上ではカラー
の表示装置、特に高精細なカラーグラフィックディスプ
レイが望ましいことは言うまでもない。あるいは、カラ
ープリンターでもよい。記憶装置２０３は、磁気記憶装
置に限らず、光ディスクや半導体メモリであってもよ
い。要は、プログラムの実行や画像のファイルを格納す
るために十分な容量を備えていればよい。入力装置２０
５は、図２ではポインティングデバイス（マウス）を示
してあるが、キーボード等の他の入力装置を用いてもよ
いし、それらを組み合わせて用いてもよい。以上の説明
から当業者は直ちに類推できるように、本発明を実施す
る装置構成は、一般に計算機または計算機システムと呼
ばれるものであればよい。具体的には、大型計算機、ワ
ークステーション、パーソナルコンピュータであればよ
い。当然のこととして、本発明を実施するために、製作
した専用装置であっても、上述のような周辺機器の機能
が充足されればよい。
【０００９】本システムの内部処理は、大別して、感性
データの収集系と活用系とから構成されている。まず、
収集系の処理フローについて、図３を用いて説明する。
収集系では、できるだけ多くのユーザからあまねく感性
データを収集し、分類する。評価対象を評価対象入力装
置２０２から入力し（ステップ３０１）、出力装置２０
６に出力する（ステップ３０２）。入力した評価対象を
少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２０３に
格納する（ステップ３０３）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させ、構
成要素の組み合わせと評価とを対応付ける（ステップ３
０４）。このユーザからの対応付けに基づいて、構成要
素の組み合わせと評価との対応関係を分類し、評価基準
として記憶装置２０３に格納する（ステップ３０５）。
データの収集系と活用系とから構成されている。まず、
収集系の処理フローについて、図３を用いて説明する。
収集系では、できるだけ多くのユーザからあまねく感性
データを収集し、分類する。評価対象を評価対象入力装
置２０２から入力し（ステップ３０１）、出力装置２０
６に出力する（ステップ３０２）。入力した評価対象を
少なくとも一つの構成要素に分割し、記憶装置２０３に
格納する（ステップ３０３）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させ、構
成要素の組み合わせと評価とを対応付ける（ステップ３
０４）。このユーザからの対応付けに基づいて、構成要
素の組み合わせと評価との対応関係を分類し、評価基準
として記憶装置２０３に格納する（ステップ３０５）。
【００１０】次に、活用系の処理フローについて、図４
を用いて説明する。活用系の主たる機能は、収集した評
価基準をもとに特定ユーザの評価基準を分析し、その分
析結果を用いて特定ユーザから高く評価される評価対象
を作成する。任意の評価基準を選択し、その評価基準に
より高く評価される代表的な構成要素の組み合わせを記
憶装置２０３から抽出し、構成要素を組み合わせて評価
対象を合成して出力装置２０６に出力する（ステップ４
０１）。出力した評価対象に対する評価情報をユーザに
入力装置２０５から入力させ、構成要素の組み合わせと
評価とを対応付ける（ステップ４０２）。この対応関係
と記憶装置２０３に格納された評価基準との比較によ
り、ユーザの評価基準を同定する（ステップ４０３）。
以上を、同定の精度が十分であると判定されるまで繰り
返す（ステップ４０４）。同定したユーザの評価基準に
高く評価される構成要素の組み合わせを作成し、構成要
素を組み合わせて評価対象を合成して出力装置２０６に
出力する（ステップ４０５）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させる
（ステップ４０６）。評価が低い場合には（ステップ４
０７）、組み合わせを変更したい要素または変更したく
ない要素の指定情報をユーザに入力装置２０５から入力
させる（ステップ４０８）。ユーザからの指定に基づい
て要素の組み合わせを変更し、ステップ４０５に戻って
新しく評価対象を合成して、出力装置２０６に出力す
る。以上をユーザが満足するまで繰り返す（ステップ４
０７）。なお、数回程度繰り返してなお満足できない場
合は、感性の同定をやり直すか、収集系に戻って感性デ
ータベースを作り直す。
を用いて説明する。活用系の主たる機能は、収集した評
価基準をもとに特定ユーザの評価基準を分析し、その分
析結果を用いて特定ユーザから高く評価される評価対象
を作成する。任意の評価基準を選択し、その評価基準に
より高く評価される代表的な構成要素の組み合わせを記
憶装置２０３から抽出し、構成要素を組み合わせて評価
対象を合成して出力装置２０６に出力する（ステップ４
０１）。出力した評価対象に対する評価情報をユーザに
入力装置２０５から入力させ、構成要素の組み合わせと
評価とを対応付ける（ステップ４０２）。この対応関係
と記憶装置２０３に格納された評価基準との比較によ
り、ユーザの評価基準を同定する（ステップ４０３）。
以上を、同定の精度が十分であると判定されるまで繰り
返す（ステップ４０４）。同定したユーザの評価基準に
高く評価される構成要素の組み合わせを作成し、構成要
素を組み合わせて評価対象を合成して出力装置２０６に
出力する（ステップ４０５）。出力した評価対象に対す
る評価情報をユーザに入力装置２０５から入力させる
（ステップ４０６）。評価が低い場合には（ステップ４
０７）、組み合わせを変更したい要素または変更したく
ない要素の指定情報をユーザに入力装置２０５から入力
させる（ステップ４０８）。ユーザからの指定に基づい
て要素の組み合わせを変更し、ステップ４０５に戻って
新しく評価対象を合成して、出力装置２０６に出力す
る。以上をユーザが満足するまで繰り返す（ステップ４
０７）。なお、数回程度繰り返してなお満足できない場
合は、感性の同定をやり直すか、収集系に戻って感性デ
ータベースを作り直す。
【００１１】以下、データ処理システムを婦人服のお薦
めコーディネートの提案システムとして実現する場合に
ついて、すなわち、評価基準としてデザイン画像の「好
き嫌い」を判定する感性を利用して、評価対象として婦
人服コーディネートのデザイン画像を設定するケ−スを
詳細に説明する。本システムは、百貨店やファッション
専門店等の衣料品小売業の店頭において、対面販売時の
販売促進ツールとして利用される。また、本システムの
構成は、図１と全く同じであり、ただ、ここでは、計算
機２０１としてワークステーション本体を、評価対象入
力装置２０２としてカラーイメージスキャナを、入力装
置２０５としてマウスを、記憶装置２０３として磁気デ
ィスク装置を、出力装置２０６としてグラフィックディ
スプレイを、それぞれ採用して構成する。
めコーディネートの提案システムとして実現する場合に
ついて、すなわち、評価基準としてデザイン画像の「好
き嫌い」を判定する感性を利用して、評価対象として婦
人服コーディネートのデザイン画像を設定するケ−スを
詳細に説明する。本システムは、百貨店やファッション
専門店等の衣料品小売業の店頭において、対面販売時の
販売促進ツールとして利用される。また、本システムの
構成は、図１と全く同じであり、ただ、ここでは、計算
機２０１としてワークステーション本体を、評価対象入
力装置２０２としてカラーイメージスキャナを、入力装
置２０５としてマウスを、記憶装置２０３として磁気デ
ィスク装置を、出力装置２０６としてグラフィックディ
スプレイを、それぞれ採用して構成する。
【００１２】図５は、同システムにおける感性データ収
集系の詳細処理フロー図であり、図６は感性データ活用
系の詳細処理フロー図である。図５より順次説明する。 ＜ステップ５０１＞：デザイン画像の入力 カラーイメージスキャナ２０２を用いて、図７に示すよ
うなトップス７０２（例えばブラウス）とボトムス７０
３（例えばスカート）のどちらか一方、または両者のコ
ーディネートのデザイン画像７０１を入力する。このと
き、コーディネート画像７０１の縮尺情報７０５、例え
ば原寸との比率（ここでは２０分の１）も合わせて入力
する。 ＜ステップ５０２＞：デザイン画像の出力 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、グラ
フィックディスプレイ２０６に出力する。 ＜ステップ５０３＞：デザイン画像の要素分割 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、まず
トップス７０２とボトムス７０３とに分割する。ただ
し、最初からトップス７０２またはボトムス７０３のど
ちらか一方だけが入力された場合は、当然のことなが
ら、以下の分割処理は不要となる。まず、入力したデザ
イン画像の中に、既に磁気ディスク装置２０３に格納し
ている要素画像があるか否かを調べる。これには、当業
者によく知られている特定画像のパターンマッチング処
理を用いる。この際、要素の種類７０６（トップスまた
はボトムス）や、それが対象画像上のどこにあるか等の
おおまかな情報をマウス２０５で指示すれば、パターン
マッチングの精度と速度を格段に高めることができる。
要素画像が既に構造モデルとして格納されている場合に
は、該当する要素画像を切り出し、その領域だけ他とは
異なる態様、例えばブリンク等で表示すればわかりやす
い。また、未格納の要素画像については、ユーザがマウ
ス２０５で輪郭線をなぞることにより、または、基準と
するいくつかの点だけ入力し、システムがその間を直線
または曲線でなめらかに補間して切り出す。ここでは、
デザイン画像７０１から、トップスの要素画像７０２、
ボトムスの要素画像７０３がそれぞれ切り出され、縮尺
情報７０５を用いて標準スケールとなるよう大きさを調
整した後、磁気ディスク装置２０３に格納する。また、
要素画像７０２、７０３は、画像処理によってさらにそ
の特徴量、例えば属性シ−ト（トップス）７０６に示す
色や部分要素である首エリの形（Ｖ形・・）、ボトムス
の型（タイト・・）等まで細かく分解し数値化する。色
の場合はＲＧＢ３原色の光強度を抽出してそのまま用い
る。またエリの形等の場合は、予め磁気ディスク装置２
０３に登録してあるエリの基本形状７０４を特定パター
ンとしたマッチング処理により抽出し、合致した場合に
その記号を付与する。なお、図８に示すように、予め婦
人体型のモデルイメージ８０１をＳ、Ｍ、Ｌ、ＬＬの４
サイズ分を標準スケールで用意し、磁気ディスク装置２
０３に格納しておく。要素画像の合成は、このモデルイ
メージ８０１の上に、要素画像を切り貼りして実現す
る。要素画像を切り貼りする基準位置は、モデルイメー
ジ８０１の上に貼られた２次元座標系ｉ−ｊ軸のメッシ
ュ座標を用いて表現する。 ＜ステップ５０４＞：デザイン画像の評価入力 出力したデザイン画像７０１に対する評価は、婦人服の
コーディネートをイメージする複数の形容詞対のＳＤ尺
度を用いて行う。図９に示すように、例えば、形容詞対
「かわいらしい─かわいらしくない」等をプラスイメ−
ジとマイナスイメ−ジとして５段階に区切り、この５段
階に区切った評価点をデザイン画像と同時に出力し、ユ
−ザにそのいずれかをマウス２０５で選択入力させる。
なお、形容詞は予め因子分析により、基本因子別に分類
し、分類内の形容詞間の相関値を算出しておく。以下、
便宜上、基本因子で表わせる感性のことを基本感性と呼
び、形容詞対で表わせる感性のことを詳細感性と呼ぶも
のとする。 ＜ステップ５０５＞：デザイン画像の評価基準の生成 デザイン画像に対する形容詞対のＳＤ尺度による評価結
果は、数量化理論Ｉ類によって統計処理し、デザイン画
像の要素の組み合わせと評価点とが形容詞対別に得られ
る。図１０には、例えば、形容詞対「かわいらしい─か
わいらしくない」について、デザイン画像の要素の組み
合わせ、首エリの形と色・・に対する評価点を示した。
なお、上述したごとく、ステップ５０４およびステップ
５０５のここまでの処理に、従来システムの技術をその
まま用いてもよい。
集系の詳細処理フロー図であり、図６は感性データ活用
系の詳細処理フロー図である。図５より順次説明する。 ＜ステップ５０１＞：デザイン画像の入力 カラーイメージスキャナ２０２を用いて、図７に示すよ
うなトップス７０２（例えばブラウス）とボトムス７０
３（例えばスカート）のどちらか一方、または両者のコ
ーディネートのデザイン画像７０１を入力する。このと
き、コーディネート画像７０１の縮尺情報７０５、例え
ば原寸との比率（ここでは２０分の１）も合わせて入力
する。 ＜ステップ５０２＞：デザイン画像の出力 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、グラ
フィックディスプレイ２０６に出力する。 ＜ステップ５０３＞：デザイン画像の要素分割 入力したコーディネートのデザイン画像７０１を、まず
トップス７０２とボトムス７０３とに分割する。ただ
し、最初からトップス７０２またはボトムス７０３のど
ちらか一方だけが入力された場合は、当然のことなが
ら、以下の分割処理は不要となる。まず、入力したデザ
イン画像の中に、既に磁気ディスク装置２０３に格納し
ている要素画像があるか否かを調べる。これには、当業
者によく知られている特定画像のパターンマッチング処
理を用いる。この際、要素の種類７０６（トップスまた
はボトムス）や、それが対象画像上のどこにあるか等の
おおまかな情報をマウス２０５で指示すれば、パターン
マッチングの精度と速度を格段に高めることができる。
要素画像が既に構造モデルとして格納されている場合に
は、該当する要素画像を切り出し、その領域だけ他とは
異なる態様、例えばブリンク等で表示すればわかりやす
い。また、未格納の要素画像については、ユーザがマウ
ス２０５で輪郭線をなぞることにより、または、基準と
するいくつかの点だけ入力し、システムがその間を直線
または曲線でなめらかに補間して切り出す。ここでは、
デザイン画像７０１から、トップスの要素画像７０２、
ボトムスの要素画像７０３がそれぞれ切り出され、縮尺
情報７０５を用いて標準スケールとなるよう大きさを調
整した後、磁気ディスク装置２０３に格納する。また、
要素画像７０２、７０３は、画像処理によってさらにそ
の特徴量、例えば属性シ−ト（トップス）７０６に示す
色や部分要素である首エリの形（Ｖ形・・）、ボトムス
の型（タイト・・）等まで細かく分解し数値化する。色
の場合はＲＧＢ３原色の光強度を抽出してそのまま用い
る。またエリの形等の場合は、予め磁気ディスク装置２
０３に登録してあるエリの基本形状７０４を特定パター
ンとしたマッチング処理により抽出し、合致した場合に
その記号を付与する。なお、図８に示すように、予め婦
人体型のモデルイメージ８０１をＳ、Ｍ、Ｌ、ＬＬの４
サイズ分を標準スケールで用意し、磁気ディスク装置２
０３に格納しておく。要素画像の合成は、このモデルイ
メージ８０１の上に、要素画像を切り貼りして実現す
る。要素画像を切り貼りする基準位置は、モデルイメー
ジ８０１の上に貼られた２次元座標系ｉ−ｊ軸のメッシ
ュ座標を用いて表現する。 ＜ステップ５０４＞：デザイン画像の評価入力 出力したデザイン画像７０１に対する評価は、婦人服の
コーディネートをイメージする複数の形容詞対のＳＤ尺
度を用いて行う。図９に示すように、例えば、形容詞対
「かわいらしい─かわいらしくない」等をプラスイメ−
ジとマイナスイメ−ジとして５段階に区切り、この５段
階に区切った評価点をデザイン画像と同時に出力し、ユ
−ザにそのいずれかをマウス２０５で選択入力させる。
なお、形容詞は予め因子分析により、基本因子別に分類
し、分類内の形容詞間の相関値を算出しておく。以下、
便宜上、基本因子で表わせる感性のことを基本感性と呼
び、形容詞対で表わせる感性のことを詳細感性と呼ぶも
のとする。 ＜ステップ５０５＞：デザイン画像の評価基準の生成 デザイン画像に対する形容詞対のＳＤ尺度による評価結
果は、数量化理論Ｉ類によって統計処理し、デザイン画
像の要素の組み合わせと評価点とが形容詞対別に得られ
る。図１０には、例えば、形容詞対「かわいらしい─か
わいらしくない」について、デザイン画像の要素の組み
合わせ、首エリの形と色・・に対する評価点を示した。
なお、上述したごとく、ステップ５０４およびステップ
５０５のここまでの処理に、従来システムの技術をその
まま用いてもよい。
【００１３】前述の対応関係を図１１に示す多層型のニ
ューラルネットワーク（入力層：１１０１、中間層：１
１０２、出力層：１１０３）で学習する。学習方法とし
ては、一般に良く知られているバックプロパゲーション
法を用いる。ネットワークの入力信号は記号化されたデ
ザイン画像の要素であるトップス、ボトムス及び要素特
徴量（属性シ−ト）７０６の組み合わせパターンであ
り、一方、出力信号（教師信号も同じ）は形容詞別の評
価点列を示す評価学習シ−ト１１０４である。この評価
学習シ−ト１１０４は、基本感性毎に例えばＩ類に相当
する形容詞対「知的な−知的でない」、「上品な−上品
でない」に対する評価点を示す。学習したニューラルネ
ットワークに、未知の組み合わせを含む可能な限りのデ
ザイン画像の要素の組み合わせを入力し、各々の形容詞
別評価点をシミュレ−トする。この結果の中から、形容
詞別に一定値（例えば、０．５）以上の評価点を示した
デザイン画像の要素の組み合わせを抽出し、評価点の大
きい順に整列する。後の検索の便を考慮して、各要素を
キーとするファイルもそれぞれ作成し、磁気ディスク装
置２０３に格納する。以下、このファイル群を総称し
て、感性データベース１２０１（図１２）と呼ぶ。図１
２には、ブラウス（首エリ、白・・）をキ−アイテムと
するファイルに、形容詞対「かわいらしい−かわいらし
くない」に対してスカ−トの型とスカ−トの色を組み合
わせたときの評価点を示す。
ューラルネットワーク（入力層：１１０１、中間層：１
１０２、出力層：１１０３）で学習する。学習方法とし
ては、一般に良く知られているバックプロパゲーション
法を用いる。ネットワークの入力信号は記号化されたデ
ザイン画像の要素であるトップス、ボトムス及び要素特
徴量（属性シ−ト）７０６の組み合わせパターンであ
り、一方、出力信号（教師信号も同じ）は形容詞別の評
価点列を示す評価学習シ−ト１１０４である。この評価
学習シ−ト１１０４は、基本感性毎に例えばＩ類に相当
する形容詞対「知的な−知的でない」、「上品な−上品
でない」に対する評価点を示す。学習したニューラルネ
ットワークに、未知の組み合わせを含む可能な限りのデ
ザイン画像の要素の組み合わせを入力し、各々の形容詞
別評価点をシミュレ−トする。この結果の中から、形容
詞別に一定値（例えば、０．５）以上の評価点を示した
デザイン画像の要素の組み合わせを抽出し、評価点の大
きい順に整列する。後の検索の便を考慮して、各要素を
キーとするファイルもそれぞれ作成し、磁気ディスク装
置２０３に格納する。以下、このファイル群を総称し
て、感性データベース１２０１（図１２）と呼ぶ。図１
２には、ブラウス（首エリ、白・・）をキ−アイテムと
するファイルに、形容詞対「かわいらしい−かわいらし
くない」に対してスカ−トの型とスカ−トの色を組み合
わせたときの評価点を示す。
【００１４】図５の各ステップは、一般かつ多数のユー
ザ（評価者）を対象とした。一方、図６の各ステップで
は、一人もしくは特定のグループに属するユーザのみを
対象とする。 ＜ステップ６０１＞：ユーザ感性と基本感性との比較 ある基本感性を仮定し、感性データベース１２０１を検
索して、その代表的な形容詞対イメージを最も強く表現
するコーディネート（デザイン画像を構成している要素
の組み合わせ方法）を抽出する。次に、抽出した組み合
わせ方法に基づき、要素画像を標準の婦人体型のモデル
イメージ上に貼り付けてコーディネートのデザイン画像
を合成し、図１３に示すように、グラフィックディスプ
レイ２０６に出力する。出力したデザイン画像に対する
評価は、評価者が「好きか嫌いか」の感性で入力する。
例えば、ボタン１３０１のうち、該当する方をマウス２
０５でピックする。基本的には、「好き」が選択された
コーディネート画像の元となった評価基準が、特定ユー
ザの感性であると判断する。以上の処理を、全ての基本
感性について繰り返す。 ＜ステップ６０２＞：ユーザ感性と詳細感性との比較 ここでは、ユーザ感性をより正確に分析する。上記ステ
ップで「好き」と判定された基本感性中の詳細感性毎
に、デザイン画像を合成し、図１４に示すように、複数
同時にグラフィックディスプレイ２０６に出力する。同
時に出力したデザイン画像の「どちらが好きか」をボタ
ン１４０１のピックにより入力する。このようにして、
多数ある詳細感性を素早く絞り込む。 ＜ステップ６０３＞：分析したユーザ感性に基づくデザ
イン画像の出力 まず、感性データベース１２０１中に、分析したユーザ
感性を見つける。指定されている（最初はデフォルト
値）要素の組み合わせ、例えばトップスはブラウス、ボ
トムスはズボンという指定に従い、かつ、ユーザ感性の
評価点の最も大きいコーディネートを望ましいコーディ
ネートとして抽出する。要素画像をモデルイメージ上に
貼り付けてデザイン画像を作成し、グラフィックディス
プレイ２０６に出力する。 ＜ステップ６０４＞：デザイン画像の部分変更 基本的には、上記でユ−ザに満足するコーディネートが
提示できる。しかし、時には満足できない場合もあり得
る。図１５には、ボトムスを満足できる要素１５０１と
し、トップスを満足できない要素１５０２である場合を
示し、その場合は、満足できた要素１５０１を指定する
情報として入力し、残りを満足できない要素１５０２と
判定する。ユ−ザは「気に入りましたか」の問に対して
満足要素を指定した上でＯＫまたはＮＯを入力装置に入
力する。満足している要素１５０１を含み、かつ要素１
５０１との組み合わせた場合に、分析したユーザ感性に
より高い評価が得られる要素１５０３を、要素１５０２
と入れ替えたコーディネートの代替案として感性データ
ベース１２０１から抽出し、デザイン画像を合成してグ
ラフィックディスプレイ２０６に出力する。このとき、
ユ−ザは「今度はいかがですか」の問に回答する。もち
ろん、組み合わせ変更に関する要素の指定手段１０６と
して、一般的に用いられている自然語インターフェイス
を採用してもよい。この場合は、要素の変更を「どのよ
うに変更したいのか」について、具体的に指定できる。
例えば、「色を全体的に赤っぽくしたい」という要求が
ユーザから入力されれば、その要求を最も満たすものか
ら、例えば真紅、オレンジ等の順番に変更／提示する。
なお、満足できない要素１５０２を指定する情報として
入力し、残りを満足できた要素１５０１と判定すること
としても、上述と同様の機能を発揮することは云うまで
もない。
ザ（評価者）を対象とした。一方、図６の各ステップで
は、一人もしくは特定のグループに属するユーザのみを
対象とする。 ＜ステップ６０１＞：ユーザ感性と基本感性との比較 ある基本感性を仮定し、感性データベース１２０１を検
索して、その代表的な形容詞対イメージを最も強く表現
するコーディネート（デザイン画像を構成している要素
の組み合わせ方法）を抽出する。次に、抽出した組み合
わせ方法に基づき、要素画像を標準の婦人体型のモデル
イメージ上に貼り付けてコーディネートのデザイン画像
を合成し、図１３に示すように、グラフィックディスプ
レイ２０６に出力する。出力したデザイン画像に対する
評価は、評価者が「好きか嫌いか」の感性で入力する。
例えば、ボタン１３０１のうち、該当する方をマウス２
０５でピックする。基本的には、「好き」が選択された
コーディネート画像の元となった評価基準が、特定ユー
ザの感性であると判断する。以上の処理を、全ての基本
感性について繰り返す。 ＜ステップ６０２＞：ユーザ感性と詳細感性との比較 ここでは、ユーザ感性をより正確に分析する。上記ステ
ップで「好き」と判定された基本感性中の詳細感性毎
に、デザイン画像を合成し、図１４に示すように、複数
同時にグラフィックディスプレイ２０６に出力する。同
時に出力したデザイン画像の「どちらが好きか」をボタ
ン１４０１のピックにより入力する。このようにして、
多数ある詳細感性を素早く絞り込む。 ＜ステップ６０３＞：分析したユーザ感性に基づくデザ
イン画像の出力 まず、感性データベース１２０１中に、分析したユーザ
感性を見つける。指定されている（最初はデフォルト
値）要素の組み合わせ、例えばトップスはブラウス、ボ
トムスはズボンという指定に従い、かつ、ユーザ感性の
評価点の最も大きいコーディネートを望ましいコーディ
ネートとして抽出する。要素画像をモデルイメージ上に
貼り付けてデザイン画像を作成し、グラフィックディス
プレイ２０６に出力する。 ＜ステップ６０４＞：デザイン画像の部分変更 基本的には、上記でユ−ザに満足するコーディネートが
提示できる。しかし、時には満足できない場合もあり得
る。図１５には、ボトムスを満足できる要素１５０１と
し、トップスを満足できない要素１５０２である場合を
示し、その場合は、満足できた要素１５０１を指定する
情報として入力し、残りを満足できない要素１５０２と
判定する。ユ−ザは「気に入りましたか」の問に対して
満足要素を指定した上でＯＫまたはＮＯを入力装置に入
力する。満足している要素１５０１を含み、かつ要素１
５０１との組み合わせた場合に、分析したユーザ感性に
より高い評価が得られる要素１５０３を、要素１５０２
と入れ替えたコーディネートの代替案として感性データ
ベース１２０１から抽出し、デザイン画像を合成してグ
ラフィックディスプレイ２０６に出力する。このとき、
ユ−ザは「今度はいかがですか」の問に回答する。もち
ろん、組み合わせ変更に関する要素の指定手段１０６と
して、一般的に用いられている自然語インターフェイス
を採用してもよい。この場合は、要素の変更を「どのよ
うに変更したいのか」について、具体的に指定できる。
例えば、「色を全体的に赤っぽくしたい」という要求が
ユーザから入力されれば、その要求を最も満たすものか
ら、例えば真紅、オレンジ等の順番に変更／提示する。
なお、満足できない要素１５０２を指定する情報として
入力し、残りを満足できた要素１５０１と判定すること
としても、上述と同様の機能を発揮することは云うまで
もない。
【００１５】上記実施例においては、前述の如く、本発
明を婦人服のお薦めコーディネートの提案システムとし
て実現する場合を例に説明したが、もちろん、これに限
定されるべきものではない。本実施例に述べた感性デー
タ処理システムは、組合せの決定に高度な感性が必要と
なるような他の種類の商品、例えば家具やオーディオ等
の組合せにも、広く適用可能なものである。また、要素
として人間の容姿の特徴（顔の形や色、髪型、ヒゲの有
無、体形等）や商品を陳列する什器の特徴（色、形、大
きさ）等を考慮すれば、個々人にあったよりきめの細か
いコーディネート情報サービスや店舗レイアウト設計時
に重要な意味を持つ什器内商品陳列方法の決定にも、広
く適用可能となる。
明を婦人服のお薦めコーディネートの提案システムとし
て実現する場合を例に説明したが、もちろん、これに限
定されるべきものではない。本実施例に述べた感性デー
タ処理システムは、組合せの決定に高度な感性が必要と
なるような他の種類の商品、例えば家具やオーディオ等
の組合せにも、広く適用可能なものである。また、要素
として人間の容姿の特徴（顔の形や色、髪型、ヒゲの有
無、体形等）や商品を陳列する什器の特徴（色、形、大
きさ）等を考慮すれば、個々人にあったよりきめの細か
いコーディネート情報サービスや店舗レイアウト設計時
に重要な意味を持つ什器内商品陳列方法の決定にも、広
く適用可能となる。
【００１６】
【発明の効果】以上、詳細に述べた如く、本発明によれ
ば、複雑かつ微妙で、変化の激しいファッションの好み
を、システムが正確に分析できるので、ターゲット顧客
の感性に対して感度の低い担当者でも、このシステムを
使えば、対面販売、店舗レイアウト設計、商品企画等の
非常に高度な感性が要求される業務を、十分な精度レベ
ルで、均一かつ安定的に遂行するよう支援できる、とい
う顕著な効果を奏するものである。
ば、複雑かつ微妙で、変化の激しいファッションの好み
を、システムが正確に分析できるので、ターゲット顧客
の感性に対して感度の低い担当者でも、このシステムを
使えば、対面販売、店舗レイアウト設計、商品企画等の
非常に高度な感性が要求される業務を、十分な精度レベ
ルで、均一かつ安定的に遂行するよう支援できる、とい
う顕著な効果を奏するものである。
【図１】感性データ処理システムの基本構成図である。
【図２】感性データ処理システムを実現する一般的装置
構成図である。
構成図である。
【図３】感性データ処理システムにおける感性データ収
集処理フロー図である。
集処理フロー図である。
【図４】感性データ処理システムにおける感性データ活
用処理フロー図である。
用処理フロー図である。
【図５】感性データ処理システムを適用した婦人服のお
薦めコーディネート提案システムの感性データ収集処理
フロー図である。
薦めコーディネート提案システムの感性データ収集処理
フロー図である。
【図６】感性データ処理システムを適用した婦人服のお
薦めコーディネート提案システムの感性データ応用処理
フロー図である。
薦めコーディネート提案システムの感性データ応用処理
フロー図である。
【図７】コーディネートのデザイン画像と、その分割方
法の一例を示した図である。
法の一例を示した図である。
【図８】標準的な婦人体型のモデルイメージを示した図
である。
である。
【図９】形容詞対のＳＤ尺度によるデザイン画像の評価
方法を説明する図である。
方法を説明する図である。
【図１０】デザイン画像の評価結果を数量化理論Ｉ類に
より処理した結果を示した図である。
より処理した結果を示した図である。
【図１１】多層型ニューラルネットによる感性の学習方
法を示した図である。
法を示した図である。
【図１２】感性データベースのファイルレイアウトの一
例を示した図である。
例を示した図である。
【図１３】基本感性に基づくコーディネートのデザイン
画像の評価方法を説明する図である。
画像の評価方法を説明する図である。
【図１４】複数の詳細感性に基づくコーディネートのデ
ザイン画像の評価方法を説明する図である。
ザイン画像の評価方法を説明する図である。
【図１５】コーディネートのデザイン画像の部分変更の
一例を示した図である。
一例を示した図である。
２０１…計算機 ２０２…評価対象入力装置 ２０３…記憶装置 ２０５…入力装置 ２０６…出力装置
Claims (10)
- 【請求項１】 評価対象を入力する評価対象入力装置
と、記憶装置と、該入力した評価対象を少なくとも一つ
の構成要素に分割し、記憶装置に格納する手段と、該分
割した少なくとも一つの構成要素を組み合わせて評価対
象を合成する手段と、該合成した評価対象を出力する出
力装置と、入力装置と、該出力した評価対象と評価情報
との対応を該入力装置から入力する手段と、該出力した
評価対象を構成する要素の組み合わせと評価との対応関
係を評価基準として分類し、該記憶装置に格納する手段
と、該記憶装置に格納された評価基準と、新たに入力し
た構成要素の組み合わせと評価との対応関係とを比較す
る手段と、組み合わせを変更したい要素または変更した
くない要素の指定情報を該入力装置から入力する手段と
を有することを特徴とするデータ処理システム。 - 【請求項２】 上記評価対象を画像または音声の少なく
とも一つの形式として表現することを特徴とする請求項
１記載のデータ処理システム。 - 【請求項３】 評価対象を評価対象入力装置から入力
し、該入力した評価対象を出力装置に出力し、該入力し
た評価対象を少なくとも一つの構成要素に分割して記憶
装置に格納し、該出力した評価対象に対する評価情報を
入力装置から入力して、該評価対象を構成する要素の組
み合わせと評価とを対応付け、該対応関係を分類して評
価基準として記憶装置に格納することを特徴とするデー
タ処理方法。 - 【請求項４】 任意の評価基準を選択し、該選択した評
価基準により高く評価される代表的な構成要素の組み合
わせを記憶装置から抽出し、該組み合わせに基づき評価
対象を合成して出力装置に出力し、該出力した評価対象
に対する評価情報を入力装置から入力して、該評価対象
を構成する要素の組み合わせと該評価とを対応付け、該
対応関係と予め記憶装置に格納された評価基準との比較
により、該対応関係の評価基準を同定することを特徴と
するデータ処理方法。 - 【請求項５】 請求項４記載のデータ処理方法におい
て、前記同定した評価基準に高く評価される構成要素の
組み合わせを作成し、該組み合わせに基づき評価対象を
合成して出力装置に出力し、該出力した評価対象に対す
る評価情報を入力装置から入力し、該評価が低い場合に
は、組み合わせを変更したい要素または変更したくない
要素の指定情報を入力装置から入力し、該入力した要素
の組み合わせ変更の指定に合致した望ましい組み合わせ
を新しく作成し、評価対象を合成して出力装置に出力す
ることを特徴とするデータ処理方法。 - 【請求項６】 前記要素の組み合わせ変更において、該
変更を繰り返してなお満足できない場合は、前記評価基
準の分類または同定をやり直すことを特徴とする請求項
３または請求項５記載のデータ処理方法。 - 【請求項７】 前記評価対象に対する評価を、該評価対
象の選択／非選択の指定として入力することを特徴とす
る請求項３〜６のいずれかに記載のデータ処理方法。 - 【請求項８】 前記構成要素の分割において、予め評価
対象に関する要素間の構造モデルを記憶装置に格納して
おき、該モデルを参照して該評価対象を構成要素に分割
することを特徴とする請求項３〜７のいずれかに記載の
データ処理方法。 - 【請求項９】 前記構成要素の分割において、分割の指
示情報を入力装置から入力し、該指示情報を参照して評
価対象を構成要素に分割することを特徴とする請求項３
〜７のいずれかに記載のデータ処理方法。 - 【請求項１０】 上記評価対象を画像または音声の少な
くとも一つの形式として表現することを特徴とする請求
項３〜９のいづれかに記載のデータ処理方法。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8035991A JP3177746B2 (ja) | 1991-03-20 | 1991-03-20 | デ−タ処理システム及び方法 |
| US07/853,515 US5450314A (en) | 1991-03-20 | 1992-03-18 | Data processing methods and apparatus for supporting analysis/judgement |
| US08/472,064 US5724484A (en) | 1991-03-20 | 1995-06-06 | Data processing methods and apparatus for supporting analysis/judgement |
| US08/957,560 US5974422A (en) | 1991-03-20 | 1997-10-24 | Data processing methods and apparatus for supporting analysis/judgement |
| US09/441,660 US6665686B1 (en) | 1991-03-20 | 1999-11-16 | Data processing method and apparatus for supporting analysis/judgement |
| US09/805,106 US6578023B1 (en) | 1991-03-20 | 2001-03-14 | Data processing methods and apparatus for supporting analysis/judgement |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8035991A JP3177746B2 (ja) | 1991-03-20 | 1991-03-20 | デ−タ処理システム及び方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000369604A Division JP3365407B2 (ja) | 2000-11-30 | 2000-11-30 | データ処理装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05266144A true JPH05266144A (ja) | 1993-10-15 |
| JP3177746B2 JP3177746B2 (ja) | 2001-06-18 |
Family
ID=13716062
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8035991A Expired - Fee Related JP3177746B2 (ja) | 1991-03-20 | 1991-03-20 | デ−タ処理システム及び方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (5) | US5450314A (ja) |
| JP (1) | JP3177746B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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