CN112740247A

CN112740247A - 视觉方法才能检验系统

Info

Publication number: CN112740247A
Application number: CN201980042552.XA
Authority: CN
Inventors: 西冈幸一
Original assignee: Jinsoken Co Ltd
Current assignee: Jinsoken Co Ltd
Priority date: 2018-06-27
Filing date: 2019-06-21
Publication date: 2021-04-30
Also published as: WO2020004263A1; KR20210022625A; EP3816905A4; KR102640550B1; JP2020003977A; US20210118324A1; EP3816905A1; JP6872515B2; WO2020004263A9

Abstract

本发明课题在于，通过视觉信息来多方面地把握人类的精神构造，并正确地客观把握职业才能等被验者的性格倾向。解决方案是，通过向在没有框的检验区域内形成许多区域并且其本身不具有意义的图形所构成的检查表赋予的多个图标的赋予状况，表现出被验者的潜意识。通过被验者从视觉得到的信息即检查表上的图标的赋予状况，通过图像在视觉上具体地表现出被验者的内在的、潜在的意识。针对视觉信息，控制感情的杏仁体与新皮质相比早100ms反应。因此，由于能够在意识下控制无意识下的潜意识之前把握，所以可知被验者的才能。图标被识别为图形，因此，在不刺激感情系统的情况下对额叶的潜意识施加影响。

Description

视觉方法才能检验系统

技术领域

本申请发明涉及通过视觉信息来多方面地把握并判定人的精神领域的系统，特别地涉及判定被验者针对特定的职业具有何种程度适合的素质的视觉方法才能检验系统。

背景技术

人类的行为是精神状况所造成的各种影响交叉的行为，基础潜在能力和业务执行潜在能力具有关系。从事业务时，各种外部刺激有时会作用为负担，此时，身心会产生压力。由于压力是不可见的情况较多，所以难以可视地正确把握业务上的压力的状态的情况较多。

此外，以往，关于如何评价人在业务中的表现，从市场价值（market value）的观点出发，存在集中（能够工作）、以及针对其的差别（以金钱回报）的想法。

然而，以往的表现理论是难以再利用分析结果的刚性构造系统，因此，难以根据基于利用其的理论的才能检验的结果来进行适当的判定。

可是，人的社会行为中存在多样性。关于具有多样性的人为何进行协作行为，以往认为额叶抑制了利己的古老大脑。

然而，最近，情感系统避免不公平的学说变得有力。即，认为，通过购买行为的预测精度、从安静时fMRI的IQ估计、利用MRI数据的预测，可知人具备避免不公平的机制，存在于深处的古老大脑即杏仁体直观、自动地反应，避免不公平，采取亲社会（prosocial）行为。

亲社会（prosocial）行为是指使自己与他人之和变为最大而使差变为最小的行为，与使自己变为最大的利己（Individualistic）行为、使自己与他人之差变为最大的竞争（Competitive）行为是不同的。

从fMRI数据的解析结果，可知在亲社会行为中报酬差的绝对值和杏仁体的活动相关，亲社会的杏仁体在报酬差的绝对值较大时活动。

最终提议游戏实验或可靠游戏实验的结果支持上述学说，此外，抑郁倾向可能与社会的差别有关系。

fMRI解析的结果是，可知，进化上是新的作为高级认知功能的中枢的前额区（额叶联合区）也就是新皮质表现罪恶感，进化上是原始的杏仁体/伏隔核表现不平等感。

此外，大脑皮质的1/3与视觉相关。

以往，认为竞争产生进步（涉谷荣一），仅将自己与他人比较是社会的奴隶（卢梭），与他人的比较是变得不幸的最短之路（佛陀）。

然而，最近的有力学说报告了社会的差别与抑郁倾向相关。

总结以上，在近年的脑功能图像化技术的进展中，表明了在人的社会性意思决定的脑内基盘中以皮质下区域、大脑皮质为中心。

此外，额叶（新皮质）与意识性的信息处理有关系，杏仁体与恐怖或喜悦等情感相关的信息处理有关系，中隔/海马与记忆和情感的抑制有关系。也就是说，如果考虑大脑的构造，人具有两个心，一个是意识性的、可进行判断的心，其以额叶为中心存在，另一个是不上升到意识的情感的心，其以杏仁体为中心存在。

知晓的是，关于一部分的潜意识和显意识，知觉或行为的决定由额叶（新皮质）完成，包括人类的主观意识。相对于其，情感（杏仁体的反应）直接未上升到意识。

在成人和孩子中，额叶（新皮质）的发达程度不同。也就是说，在孩子的情况下，考虑由额叶（新皮质）进行的反应较少。实际上，意识感觉到情感在体内表现出的结果，与过去的经验相比而认知到自己的情感，将其表现为感情。此外，据说还存在不是如习惯那样产生意识而是反射地进行的行为。

本申请发明所参照的主要文献如下。

＜1＞关于从心理学上的要求和意思决定的程度的进展模型非专利文献1

＜2＞关于压力的观察非专利文献2、3、4

＜3＞关于边缘效果非专利文献5、6

＜4＞关于莫尔现象非专利文献7、8、9

＜5＞关于人的表现非专利文献10、11

＜6＞压力理论非专利文献12、13、14

＜7＞关于感情的心理学和生理学方法非专利文献15、16、17

＜8＞一般性适应症候群（general adaptation syndrome）（GAS）理论非专利文献18

＜9＞来自脑科学、认知科学、神经科学的信息非专利文献19。

现有技术文献

非专利文献

非专利文献1：Psychological demand/decision latitude model：Karasek andTheorell（1990）

非专利文献2：Stress Viewer （model）：by Johanna Paula Monique Fikkert,Haike Jacobs - Language Arts & Disciplines - 2003 – 463页

非专利文献3：1995 Metrical Stress Theory: Principles and case studies.... Hogg, Richard 1992

非专利文献4：A Grammar of Old English, volume I: Phonology, Oxford:Basil Blackwall. ...

非专利文献5：Edge effect and job stress （theory）：Cross-FunctionalProject Groups in Research and New Product Development; Diversity,Communications, Job Stress, and Outcomes

非专利文献6：Robert T. Keller The Academy of Management Journal, Vol.44, No. 3 (Jun., 2001), pp. 547-555

非专利文献7：Stress moire（theory）：A Water-Bonded, Floating ElementShear-Stress Sensor Using a Geometric Moire Optical Transduction Technique

非专利文献8：Stephen Horowitz, Tai-An Chen, VenkataramanChandrasekaran, Ken Tedjojuwono, Louis Cattafesta, Toshikazu Nishida, andMark Sheplak

非专利文献9：Interdisciplinary Microsystems Group, PO Box 116250,University of Florida, Gainesville, Florida 32611-6250

非专利文献10：Human Performance（model）：Enhancing Human Performance：Background Papers, Stress Management

非专利文献11：Authors:Committee on Techniques for the Enhancement ofHuman Performance, National Research Council

非专利文献12：Stress theory and phonology in Old and Middle English上梨惠子（1994）

非专利文献13：Managing Stress：Principles and strategies for Health andWellbeing by Brian Luke Seaward - Self-Help - 2005 - 590 pages

非专利文献14：Lazarus, RS, and Folkman, S. Stress, Appraisal, andCoping. Springer, New York, 1984. Matheny, K.., et al. Stress Coping: AQualitative and Quantitative ...

非专利文献15：Psychological and Biological Approaches to Emotion：byNancy L. Stein, Bennett Leventhal, Tom Trabasso-Psychology-1990

非专利文献16：Stress, appraisal, and coping. New York: Springer,Lazarus, RS, Kanner, AD, & Folkman, S. (1980)

非专利文献17：Emotions: A cognitive-phenomenological analysis. ...

非专利文献18：Stress without Distress(1974), Stress of Life(1956)byHans Hugo Bruno Selye CC

非专利文献19：2017年10月30日应用脑科学联合，NICT脑信息通信融合中心春野雅彦。

发明内容

发明要解决的课题

本申请发明鉴于上述背景，其目的在于通过视觉信息来多方面地把握人类的精神构造并且正确客观地把握职业才能等被验者的性格倾向。

用于解决课题的方案

为了达成上述目的，根据本申请发明的视觉方法才能检验系统是一种视觉方法才能检验系统，是包括经由通信网络连接到被验者终端的总部计算机的才能检验的检验系统，其特征在于，上述总部计算机具备：将由在没有框的检验区域内描绘的边界元素形成许多区域并且包括其本身不具有意义的图形的检查表（check sheet）和赋予到该检查表的多个图标供给到上述被验者终端的单元；存储单元，分别存储预先确定针对上述检查表中设定的边界元素的定义的表1、预先确定针对上述图标的种类和赋予个数及其意义的定义的表2、以及预先定义上述检查表上的图标的赋予位置的意义的表3；写入单元，将从上述被验者终端发送的由被验者赋予图标完毕的检验数据和被验者ID依次写入到上述存储单元；向上计数执行单元，依次读出存储在上述存储单元中的检验数据和被验者ID，对图标的总数进行计数；以及针对所读出的上述检验数据的图标的配置来执行是否符合上述各表的定义的判定的单元，将通过上述各判定得到的结果保存在上述总部计算机中，作为通过检验对象物的图标的个数和检验对象物的整体的形状来进行被验者的才能检验的评价资料。

此外，根据权利要求2所述的本申请发明的视觉方法才能检验系统在权利要求1所述的视觉方法才能检验系统中，其特征在于，上述边界元素是线、角的全部或一部分。

此外，根据权利要求3所述的本申请发明的视觉方法才能检验系统在权利要求2所述的视觉方法才能检验系统中，其特征在于，上述线是直线、曲线、虚线的全部或一部分。

此外，根据权利要求4所述的本申请发明的视觉方法才能检验系统在权利要求2或权利要求3所述的视觉方法才能检验系统中，其特征在于，上述角是假想框的角落、线与线的交点即接点的全部或一部分。

此外，根据权利要求5所述的本申请发明的视觉方法才能检验系统在权利要求1至权利要求4中任一项所述的视觉方法才能检验系统中，其特征在于，上述总部计算机还在上述存储单元中储存预先定义针对多个图标之间或图标与线之间的位置关系所产生的关系性（以下称为“图标关系性”）的意义的表4，并具备针对所读出的上述检验数据的图标的配置利用上述各表的定义执行是否存在上述图标关系性的判定的单元。

此外，根据权利要求6所述的本申请发明的视觉方法才能检验系统在权利要求1至权利要求5中任一项所述的视觉方法才能检验系统中，其特征在于，上述总部计算机还在上述存储单元中储存预先定义赋予图标形成特定模式时的意义的表5，并具备执行是否存在预先确定的特定模式的判定的单元。

此外，根据权利要求7所述的本申请发明的视觉方法才能检验系统在权利要求1至权利要求6中任一项所述的视觉方法才能检验系统中，其特征在于，上述总部计算机还在上述存储单元中储存预先定义特定图标的出现所导致的意义附加的表6，并具备执行是否出现特定图标的判定的单元。

此外，根据权利要求8所述的本申请发明的视觉方法才能检验系统在权利要求6所述的视觉方法才能检验系统中，其特征在于，上述特定模式是密集配置、分散配置、平衡配置、偏差配置、底边配置、上部配置、上下配置、左右配置、突出配置和/或人形（DOLL）配置。

此外，根据权利要求9所述的本申请发明的视觉方法才能检验系统在权利要求5所述的视觉方法才能检验系统中，其特征在于，上述图标关系性是重合、接合、线接合和/或接近。

发明效果

根据本申请发明的视觉方法才能检验系统，能够利用被验者从视觉得到的信息即检查表上的图标的赋予状况（具体而言，图标的赋予个数和赋予位置）通过图像使被验者的内在的、潜在的意识在视觉上具体地表现出来。因此，能够通过视觉来多方面地把握被验者的精神构造。

如前所述，大脑皮质的1/3与视觉相关。针对视觉的刺激即视觉信息，在据称进行认知处理的新皮质之前，称为感情脑并控制感情的杏仁体反应得更早。杏仁体针对刺激的反应是受刺激后100ms，比在受刺激后200ms发生的新皮质的反应领先100ms。

本申请发明能够利用该杏仁体的反应时间的迅速性来表现出无意识下的潜意识。这是因为能够在由新皮质进行校正（意识下的控制）之前把握被验者的潜意识，由此，知晓被验者的才能。

换言之，图标在由视觉（也就是眼睛）识别的同时，也刺激属于古老大脑的杏仁体。该杏仁体的刺激领先对额叶的刺激。

在对潜意识施加影响的信息中，除了来自新皮质（额叶）的进行感知的感觉器官的信息之外，还包括杏仁体的反应（情感反应）。由于在新皮质和杏仁体的反应中产生100ms的差，所以存在受到杏仁体的反应所影响的潜意识和杏仁体的反应较少而不受影响的潜意识。

此外，关于图标，即使在人图标中也不具有表情，被识别为图形。因此，图标在不刺激感情系统的情况下对额叶的潜意识施加影响。

图标检验唤起该额叶的潜意识，作为其反应，表现出图标赋予作业。

在100ms以前反应的杏仁体中，在即时反应中对额叶施加影响的反应很少，但是，感情的累积有时对额叶施加影响，该差出现在图标的反应中。本申请发明利用该反应的时间差。

这是本申请发明的脑科学、认知科学、神经科学等的理论根据，本申请发明基于这样的根据来把握被验者的职业才能或性格倾向。像这样，根据本申请发明，能够通过视觉来表现出被验者的内在的、潜在的意识，因此，能够多方面地把握被验者的精神构造。因此，能够将检验结果直接利用于评价被验者的性格和才能。

根据权利要求2至权利要求4的视觉方法才能检验系统，能够使边界元素变得多种多样，或相反也能够使其变得简素，因此，能够从复杂调查到被验者负担较少的简单调查进行各种调查、分析。

根据权利要求5至权利要求7的视觉方法才能检验系统，还能够进行与图标关系性、特定模式、特定图标相关的判定，因此，能够使被验者的才能或性格倾向把握进一步正确。

根据权利要求8或/和权利要求9的视觉方法才能检验系统，能够使与特定模式或图标关系性相关的判定进一步正确，因此，对于被验者的才能或性格倾向把握是更有效的。

附图说明

图1A是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统中使用的检查表和图标的实施例的画面。

图1B是用于说明图1A的图。

图2A是示出图1的检查表中记载的线、角落、区域和接点的模板的图。

图2B是模板的换算表。

图2C是图2B之后的图。

图3A是示出各图标的意义以及各图标被置于各线、各接点、各角落和各区域时的显示的代码表（code table）。

图3B是图3A之后的图。

图3C是图3B之后的图。

图3D是图3C之后的图。

图3E是图3D之后的图。

图3F是图3E之后的图。

图3G是图3F之后的图。

图3H是图3G之后的图。

图3I是图3H之后的图。

图3J是图3I之后的图。

图3K是图3J之后的图。

图3L是图3K之后的图。

图4A是示出图标的“重合”的意义的图。

图4B是图4A之后的图。

图4C是图4B之后的图。

图4D是图4C之后的图。

图5A是根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的逻辑注释（logic comment）的代码表（单独）。

图5B是图5A之后的图。

图5C是图5B之后的图。

图6是根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的逻辑注释的代码表（重合）。

图7A是根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的检验分析用原稿（mastersheet）。

图7B是图7A之后的图。

图7C是图7B之后的图。

图8是根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的总部计算机用原稿。

图9A是示出“密集配置”的计算逻辑的图。

图9B是示出“分散配置”的计算逻辑的图。

图9C是示出“偏差配置”的计算逻辑的图。

图9D是示出“底边配置”的计算逻辑的图。

图9E是示出“上部配置”的计算逻辑的图。

图9F是示出“突出配置”的计算逻辑的图。

图9G是示出“人形（DOLL）配置”的计算逻辑的图。

图10是示出为了判定人形（DOLL）配置的细节而另外设置的基准的图，（A）示出标准规格，（B）示出采样例。

图11是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的结果的处理规格的图。

图12是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的一例的处理流程图。

图13的（A）是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的实施例并且示出由被验者赋予到检查表的图标的扫描仪输入图像的图，（B）是示出（A）的输入数据在计算机内的定位的图。

图14的（A）是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的另一实施例并且示出由被验者赋予到检查表的图标的扫描仪输入图像的图，（B）是示出（A）的输入数据在计算机内的定位的图。

图15的（A）是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的另一实施例并且示出由被验者赋予到检查表的图标的扫描仪输入图像的图，（B）是示出（A）的输入数据在计算机内的定位的图。

图16的（A）是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的另一实施例并且示出由被验者赋予到检查表的图标的扫描仪输入图像的图，（B）是示出（A）的输入数据在计算机内的定位的图。

图17的（A）是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统的另一实施例并且示出由被验者赋予到检查表的图标的扫描仪输入图像的图，（B）是示出（A）的输入数据在计算机内的定位的图。

图18A是示出密集配置的赋予例的图。

图18B是示出分散配置的赋予例的图。

图18C是示出平衡配置的赋予例的图。

图18D是示出偏差配置的赋予例的图。

图18E是示出底边配置的赋予例的图。

图18F是示出上部配置的赋予例的图。

图18G是示出上下配置的赋予例的图。

图18H是示出左右配置的赋予例的图。

图18I是示出突出配置的赋予例的图。

图18J是示出人形（DOLL）配置的赋予例的图。

图18K是示出重合的赋予例的图。

图18L是示出接合的赋予例的图。

图18M是示出接近的赋予例的图。

图19A是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统中使用的检查表的另一实施例的画面。

图19B是示出图19A的检查表中记载的线、角落、区域和接点的模板的图。

图20是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统中使用的检查表的又一实施例的画面。

图21是示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统中使用的检查表的又一实施例的画面。

具体实施方式

接着，基于示出实施方式的附图来更详细地说明根据本申请发明的视觉方法才能检验系统。再有，为了方便，对取得相同功能的部分标注相同的符号并省略其说明。

图1示出根据本申请发明的视觉方法才能检验系统中使用的检查表和图标。在本实施方式中，在没有框的检验区域内组合后述的边界元素而形成的区域被描绘，成为所谓的开放表（OpenSheet）。在该情况下，在画面中显示的区域可理解为将检查表考虑为球面体的一部分时的窗口（window）。为了方便，在图1等中用两点虚线示出该窗口。在检查表中，设置适当组合包括直线、曲线和虚线的线并且包括许多圆样图形和多边形样图形的区域。由它们形成闭合空间、开放空间、圆开放空间、梯形部分开放空间、斜坡和指定意义空间。被验者利用智能电话等便携式终端在从未图示的计算机发送的检查表的图像上赋予图标。图标有18种，详细后述。在总部计算机中储存与图1的检查表和图标相同的图形和区域。

接着，概述图1所示的边界元素。以下，在以下段落中进行详细说明。在为了方便用两点虚线示出的窗口1内描绘不同种类的边界元素。该边界元素包括：在作为曲线3的圆周的右侧上部具有缺口部4的圆样图形5、在顶点具有缺口部6并且在作为相向的直线的斜边8、9之间具有与作为直线的底边10平行的作为直线的中间边11的图形即三角形样图形7、从上述中间边11的右端到窗口假想线1a向右上倾斜的直线（倾斜直线）13、从上述底边10的倾斜直线13对侧的端也就是左端到窗口假想线1c向左上倾斜的虚线（倾斜虚线）14、以及从上述底边10的靠右中间部到窗口假想线1b下降的S字的曲线15。通过这样的各种边界元素将以下详述的区域划分为在水平方向和垂直方向上大致各3个分区，合计9个分区。上述缺口部4、6均向上形成。这样的边界元素组合而成的图形不具有其本身完成的意义。在检查表中划分的许多区域通过这样的边界元素而形成。

图2A示出检查表中记载的线、角落、区域和接点的模板，图2B和图2C示出其换算表。表1A示出线L1～L18。表1B示出角落C1～C4。表1C示出区域A1～A-13。表1D示出接点X1～X8。表2示出上述图标的形状和名称以及颜色。表3A和表3B按A～H的各类别示出图标与其图像的意义附加的关系。表4示出所选择的图标总数的意义附加的定义。表5示出作为特定状况而把握的特定模式（后述）的定义。表6针对这些特定模式的解释示出定义。表7是示出图标的意义的模板（后述）。在总部计算机中预先储存图1至图11（后述）和图18A至图18M以及表1A至表8的信息。

在此，列举表1A至表8的内容。此外，在此，表1至表6与各表和各图的关系示出为表8。表3A、表3B、表4、表5和表6的指定注释是基于从检验结果的数据的统计处理得到的见解。

[表1A]

。

[表1B]

。

[表1C]

。

[表1D]

。

[表2]

。

[表3A]

。

[表3B]

。

[表4]

[表5]

[表6]

[表7]

[表8]

由被验者在图1所示的检查表中选择并赋予图标。再有，在未图示的计算机中也储存与图1所示的图标相同的图标。在本申请发明中，在图标的赋予个数中设置限制，设定为10个以上15个以内。

其理由是因为，在本申请发明中，相比于单独观察每个人的状况，需要设想大量被验者，因此，进行赋予个数的限制。因此，在本申请发明中，图标小型化到即使为下限的个数也判定为不会引起失败的程度。换言之，在本申请发明中，在将图标赋予到检查表的情况下，空间占有率变小，失去赋予的自由度，因此，为了确保赋予的自由度，缩小图标本身。由此，赋予到检查表时的空间识别扩大。

在计算机的存储单元（图示省略）中，预先将上述地方的检查表中记载的线、区域、角落和接点的定义储存为表1，此外，将上述地方的图标的种类及其意义的定义储存为表2。

在上述存储单元的表3中，取决于上述图标存在于上述检查表的哪个位置即各线、各角落、各区域和各接点中的任一个，储存如图3A至图3L那样附加意义的定义和代码号码。

在上述存储单元的表4中，利用多个图标之间或图标和线之间的位置关系所产生的关系性（图标关系性），储存如图4A至图4D那样附加意义的定义和代码号码。

再有，图5A至图5C是上述表3的逻辑注释的代码表（单独），图6是上述表3的逻辑注释的代码表（重合）。此外，图7A至图7C是检验分析用的原稿，图8是总部计算机用的原稿。

在上述存储单元的表5中，如表5和表7那样定义的特定模式被储存作为特定状况。针对10种特定模式，基于图9A至图9G进行后述。此外，在上述存储单元的表5中还储存针对表6所示的“重合”“接合”“线接合”进而后述的“接近”而定义的特定模式。

在上述存储单元的表6中，储存针对特定图标的出现所产生的意义附加如表7以及图9G和图10那样预先规定的定义。

在表3A和表3B以及表4中描述的各图标被区分为以下8个分组，具有在所述各表中储存的以下指定注释。

A类（人类）：脸

想要与人相关。有想要目标化的人。不能无视人。有重要的人。有不喜欢的人。

B类（圆类）：圆、椭圆

圆：友好。温暖。平静。不紧张。温和。

椭圆：柔和。好人。人（人类）。未成熟者，微暖。能够安心。

C类（立体类）：甜甜圈、圆柱、立方体

甜甜圈：不协调感。有空洞。想逃。想隐藏。移动。汽车。跑步。

圆柱：想要充实。想要满足。丰富的。

立方体：安定。不动。想要进入箱子。箱子。

D类（圆角类）：正六边形、正五边形

正六边形：在意的人。可怕的人。

正五边形：药。有依赖性。想要依赖。想要沉着。

E类（四边类）：长方形、正方形

长方形：与普通相同。

正方形：与普通稍微不同。

F类（菱形类）：梯形、菱形

梯形：安定。不容易移动。上升志向。

菱形：挑剔。不安定。不想要沉着。

G类（尖锐类）：直角三角形、等腰三角形

直角三角形：危险。狭窄。尖锐。危险。可疑。

等腰三角形：切割。危险。刺。被刺。锥。

H类（独特类）：箭头、月亮、星形、心形图形

箭头：注意。看。这里。视点。

月亮：不安。恐怖。总觉得。不明确。

星形：希望。愿望。预期。

心形图形：心情。喜欢。和蔼。

此外，关于表5所示的“特定状况”，在本实施方式中，定义了以下描述的10种特定模式。在以下记载。

图9A至图9G是针对表5的特定状况的规格，图9A示出“密集配置”的计算逻辑，图9B示出“分散配置”的计算逻辑，图9C示出“偏差配置”的计算逻辑，图9D示出“底边配置”的计算逻辑，图9E示出“上部配置”的计算逻辑，图9F示出“突出配置”的计算逻辑，图9G示出“人形（DOLL）配置”的计算逻辑。

以下示出上述各特定状况的定义和计算逻辑。

密集配置是指全部的图标的重心存在于接近的2个区域或接近的3个区域内的情况。例如如区域A2、A10、A9那样。

计算逻辑如下。

（A）区域A4被判断为区域A1、或区域A8中任一个的一部分。此外，区域A5被判断为区域A3或区域A8中任一个的一部分。

（B）存在不属于区域A1～A13的图标的情况不是“密集配置”。

接近的区域的组合有如下58种。

＜1＞区域A1和A6，＜2＞区域A1和A7，＜3＞区域A1和A8，＜4＞区域A2和A3，＜5＞区域A2和A6，＜6＞区域A2和A10，＜7＞区域A2和A11，＜8＞区域A2和A12，＜9＞区域A3和A8，＜10＞区域A3和A9，＜11＞区域A6和A7，＜12＞区域A6和A8，＜13＞区域A6和A13，＜14＞区域A7和A8，＜15＞区域A8和A9，＜16＞区域A9和A10，＜17＞区域A10和A11，＜18＞区域A11和A12，＜19＞区域A12和A13，

＜20＞区域A1和A6和A7，＜21＞区域A1和A6和A8，＜22＞区域A1和A2和A6，＜23＞区域A1和A6和A13，＜24＞区域A1和A7和A8，＜25＞区域A1和A3和A8，＜26＞区域A1和A8和A9，＜27＞区域A2和A3和A6，＜28＞区域A2和A3和A10，＜29＞区域A2和A3和A11，＜30＞区域A2和A3和A12，＜31＞区域A2和A3和A13，＜32＞区域A2和A3和A8，＜33＞区域A2和A3和A9，＜34＞区域A2和A6和A7，＜35＞区域A2和A6和A8，＜36＞区域A2和A6和A10，＜37＞区域A2和A6和A11，＜38＞区域A2和A6和A12，＜39＞区域A2和A6和A13，＜40＞区域A2和A10和A11，＜41＞区域A2和A10和A12，＜42＞区域A2和A9和A10，＜43＞区域A2和A11和A12，＜44＞区域A2和A12和A13，＜45＞区域A3和A6和A8，＜46＞区域A3和A8和A9，＜47＞区域A3和A7和A8，＜48＞区域A3和A9和A10，＜49＞区域A6和A7和A8，＜50＞区域A6和A7和A13，＜51＞区域A6和A8和A13，＜52＞区域A6和A8和A9，＜53＞区域A6和A12和A13，＜54＞区域A7和A8和A9，＜55＞区域A8和A9和A10，＜56＞区域A9和A10和A11，＜57＞区域A10和A11和A12，＜58＞区域A11和A12和A13。（图9A）。

分散配置是指1个或2个图标存在于不接近线的区域的情况。在该情况下，区域A1、A2、A3不作为接近的线的对象。

计算逻辑如下。

（A）在区域A1、A2、A3中任一个中存在2个以上图标的情况，

（B）存在不属于A1～A13的图标的情况，

（C）在A4～A13中任一个中存在3个以上的图标的情况不是分散配置。

（D）此外，即使存在1个属于＜1＞区域A6、A7的图标的情况，＜2＞即使存在1个属于区域A6、A8的图标的情况，＜3＞即使存在1个属于区域A6、A13的图标的情况，＜4＞即使存在1个属于区域A7、A8的图标的情况，＜5＞即使存在1个属于区域A8、A9的图标的情况，＜6＞即使存在1个属于区域A9、A10的图标的情况，＜7＞即使存在1个属于区域A10、A11的图标的情况，＜8＞即使存在1个属于区域A11、A12的图标的情况，＜9＞即使存在1个属于区域A12、A13的图标的情况也不是分散配置（图9B）。

平衡配置是指在1个区域内仅存在最多1个图标的情况。

计算逻辑如下。以下情况不是“平衡配置”。

＜1＞存在不属于区域A1～A13的图标的情况，

＜2＞在1个区域内存在2个以上图标的情况，

＜3＞存在规定数以下、规定数以上的图标的情况。

偏差配置是指全部的图标存在于最外侧的2个区域内的情况。但是，关于区域A4、A5，被判断为区域A8。

计算逻辑如下。以下的情况是偏差配置。（图9C）

＜1＞图标全部存在于区域A6、A7的情况

＜2＞图标全部存在于区域A6、A13的情况

＜3＞图标全部存在于区域A7、A8的情况

＜4＞图标全部存在于区域A8、A9的情况

＜5＞图标全部存在于区域A9、A10的情况

＜6＞图标全部存在于区域A10、A11的情况

＜7＞图标全部存在于区域A11、A12的情况

＜8＞图标全部存在于区域A12、A13的情况。

底边配置是指全部的图标存在于底边区域A11、A12、A13内的情况。

因此，根据该计算逻辑的底边配置的组合有如下7种（图9D）。

＜1＞区域A11

＜2＞区域A12

＜3＞区域A13

＜4＞区域A11和A12

＜5＞区域A11和A13

＜6＞区域A12和A13

＜7＞区域A11、A12和A13。

上部配置是指全部的图标存在于上部区域A7、A8、A9内的情况。

因此，根据该计算逻辑的上部配置的组合有如下7种（图9E）。

＜1＞区域A7

＜2＞区域A8

＜3＞区域A9

＜4＞区域A7和A8

＜5＞区域A7和A9

＜6＞区域A8和A9

＜7＞区域A7、A8和A9。

突出配置是指全部的图标压外侧的线L-1至L-7中任一个或突出到外侧的情况。

突出配置的计算逻辑不是通过图标的重心位置而是通过来自解析引擎的区域、线信息来判断。在全部图标的图9F所示的8个区域即

＜1＞OUT U/L

＜2＞OUT U

＜3＞OUT U/R

＜4＞OUT R

＜5＞OUT D/R

＜6＞OUT D

＜7＞OUT D/L

＜8＞OUT L

的旗标（flag）为开（ON）的情况下，判断为“突出配置”。

上下配置是指全部的图标存在于上部区域A-7、A-8和A-9内和下部区域A-13、A-12和A-11内的情况，这是计算逻辑。

左右配置是指全部的图标存在于左侧区域A-7、A-6和A-13内和右侧区域A-9、A-10和A-11内的情况，这是计算逻辑。

人形（DOLL）配置是指在区域A4、A5中存在成为人形的脸的图标的情况。

人形（DOLL）配置的计算逻辑如下。首先，能成为脸的图标是

脸（图标号码11）

圆（图标号码1）

椭圆（图标号码5）

甜甜圈（图标号码13）

星形（图标号码18）。

此外，在向上述脸图标赋予以下身体图标的情况下也识别为“人形配置”（图9G）。

＜1＞圆柱（图标号码4）、立方体（图标号码10）、正方形（图标号码2）、长方形（图标号码6）、正六边形（图标号码8）、正五边形（图标号码3）和梯形（图标号码14）与脸图标（图标号码11）组合的情况

＜2＞圆柱（图标号码4）、立方体（图标号码10）、正方形（图标号码2）、长方形（图标号码6）、正六边形（图标号码8）、正五边形（图标号码3）和梯形（图标号码14）与圆图标（图标号码1）组合的情况

＜3＞圆柱（图标号码4）、立方体（图标号码10）、正方形（图标号码2）、长方形（图标号码6）、正六边形（图标号码8）、正五边形（图标号码3）和梯形（图标号码14）与椭圆图标（图标号码5）组合的情况

＜4＞圆柱（图标号码4）、立方体（图标号码10）、正方形（图标号码2）、长方形（图标号码6）、正六边形（图标号码8）、正五边形（图标号码3）和梯形（图标号码14）与甜甜圈图标（图标号码13）组合的情况

＜5＞圆柱（图标号码4）、立方体（图标号码10）、正方形（图标号码2）、长方形（图标号码6）、正六边形（图标号码8）、正五边形（图标号码3）和梯形（图标号码14）与星形图标（图标号码18）组合的情况。

图10示出为了判定人形（DOLL）配置的细节而另外设置的基准。此外，这也储存在计算机的存储单元中。

接着，对表6中描述的“重合”、“接合”、“线接合”和“接近”进行说明。“重合”指代图标彼此重合的状况，“接合”指代图标彼此的周边部相接的状态，还包括检查表的线与图标的周边部相接的“线接合”。“接近”指代图标与图标和检查表的线相接的状态。

表7是示出输入到计算机的图标的意义的模板。基于表7，输入由被验者挑选并赋予到检查表的图标贴图的有无。再有，图标的赋予状况的认定在计算机不能判断的情况下，有时由负责人基于表7来进行。

在表7中，“指定”栏A～F有以下意义。

A：个数指定

B：特定图标的选择指定

C：配置指定

D：突出指定

E：人形（DOLL）指定

F：重合、接合、接近指定。

基于表7，如果存在向检查表赋予完毕的图标，则输入其图标号码。例如，如果在指定栏B中存在“圆柱”，则输入“1”，如果没有，则输入“0”。此外，指定栏C的“密集配置”“分散配置”“平衡配置”“偏差配置”“底边配置”“上部配置”“上下配置”“左右配置”的认定基于参照图18A至图18M的典型例来进行，如果有，则输入“1”，如果没有，则输入“0”。在计算机不能判断的情况下，有时由负责人基于表7来进行。同样，如果在指定栏D中认定为“突出配置”，则输入“1”，如果没有，则输入“0”。如果在指定栏E中认定为“人形配置”，则输入“1”，如果没有，则输入“0”。如果在指定栏F中认定为“重合”“接合”“接近”，则输入“1”，如果没有，则输入“0”。

表7C栏至F栏的各项目的定义如以下的中栏的记载。

密集配置：许多图标在某一个区域中集合（接合/重合）赋予的情况（参照图18A的典型例）

分散配置：图标大体分散地赋予的情况（参照图18B的典型例）

平衡配置：在各区域中一个一个地很平衡赋予的情况（参照图18C的典型例）

偏差配置：图标像块（集群）那样重合地赋予的情况（参照图18D的典型例）

底边配置：在底那方（包括底边）赋予3个以上的图标的情况（参照图18E的典型例）

上部配置：在上部那方赋予3个以上的图标的情况（参照图18F的典型例）

上下配置：在上部和底边部赋予图标、在中层（上下以外）部分没有图标的情况（参照图18G的典型例）

左右配置：在右侧或左侧赋予图标、在中间（左右以外）部分没有图标的情况（参照图18H的典型例）

突出配置：突出假想框的线赋予图标的情况，也包括压假想框的线的情况（参照图18I的典型例）

人形配置：脸和圆形图标在指定位置（A4/A5）赋予的情况和在其他位置如人形（头和身体）那样赋予的情况（参照图18J的典型例）

重合：图标彼此重叠赋予的情况（参照图18K的典型例）

接合：图标彼此在线、面或点接触赋予的情况（参照图18L的典型例）

接近：3个以上图标以稍微接触的程度靠近而赋予的情况（参照图18M的典型例）

在图18A至图18M中示出在表7的“样本”栏中记载的典型例。

在指定栏C中，通常选择1个项目，但是设定为也可以选择到2个。由此，首先，能够把握配置状况。但是，关于表示上下左右的位置的情况，存在即使重合也不会产生矛盾的组合，因此，设定为允许其。

使用这样的结构的计算机来判定被验者的精神构造。被验者在限制时间（约5分钟）内将期望的图标赋予到规定数（10个以上15个以内）上述检查表的期望场所。基于图12的流程图，根据S1至S15的步骤，计算机处理该图标被赋予的检查表。

接着，基于图12来说明由计算机的处理顺序。首先，针对图标被赋予的检查表，对被赋予的图标的总数进行计数（“向上计数”/S1）。

接着，对图标赋予的特定状况进行判定。特定状况的判定是关于是否符合“密集配置”（S2）、“分散配置”（S3）、“平衡配置”（S4）、“偏差配置”（S5）、“底边配置”（S6）、“上部配置”（S7）、“突出配置”（S8）、“人形（DOLL）配置”（S9）、“上下配置”（S10）、“左右配置”（S11）的全部或一部分的判定。一连串的“特定状况”（S2至S11）的判定步骤是对图标的赋予状况进行提取的步骤。

在特定状况“有”（on）的情况下判定为如下。

密集配置：强烈依赖。强烈挑剔。攻击性。偏向性。嫉妒妒忌。凝集力。不能不负责任地做事。

分散配置：零散。意识散漫。不能打破自己的壳。不明的不安。不依赖某人。

平衡配置：平等意识、平均化意识。平衡感觉、消除不安。不安分散。细分化意识。

偏差配置：散漫的心情。任性。敷衍。意识的偏差。优柔寡断。

底边配置：安定志向。依赖性。追求安心。有自信。对现状较强的意识。不会调动。

突出配置：意识过剩，靠不住。上火。对象的排除。迷惑。困惑。

上部配置：不安定的意识。上升志向。希望。期望。第一///。最初的//。假身。

人形配置：人意识。目标。该人、这人、那人。人形。纪念品。攻击对象。

左右配置：不安定。分离意识。从中心逃避。对中心的恐惧。

上下配置：不安。总觉得害怕。不明的不安。

接着，针对所选择、赋予的图标，判定“重合”（S12），“接合”（S13）和“线接合”（S14）。利用这些步骤，判断被验者的性格的折射方向性（“direction”）。例如在“重合”较多的情况下，具有偏向性较强的倾向，相反，在“线接合”较多的情况下，具有期望安定感的倾向。详细如下。

重合：强意识下的行为。顽固。意识表现。偏重思考。意识过剩。无视规则。自我中心。融合意识。

接合：接近兴趣的心。意识到的间隔。依赖性。期望共鸣。期望对话或关系。

线接合：强烈的依赖性。期望安定感。逃离寂寞。遵从规则的意识。以心传心。

关于人形（DOLL）配置的判定，利用储存了关于脸和身体的形成的定义的表6（图10）来判定。关于该判定，根据需要基于上述基准由负责人手动地修正处理结果。

如此，当针对1个被验者的处理结束时（S15），回到步骤1，针对下一被验者执行上述的一连串步骤。

接着，对各步骤中的评价的内容进行说明。

对图标的总数进行计数的向上计数的评价如下。

＜1＞在向上计数数量中没有限制的情况下如下评价。

0：相当于回答拒绝，评价为无反应或单纯拒绝（不想）。

1～17：评价为意愿度、自我表现力、自我主张（多：高）。

18（ALL）：评价为自我主张（相当高）、高意愿、高兴趣。

＜2＞在向上计数数量中存在限制的情况下（10以上18以下）

9以下：评价为误解、低反应或单纯拒绝（不想）。

10～17（指定）：评价为意愿度、自我表现力、自我主张（多：高）。

18（ALL）：评价为误解、自我主张（相当高）、高意愿、高兴趣。

如前所述，在精神构造也就是内心的作用中，存在捕捉为杏仁体的反应的作用和捕捉为新皮质的反应的作用。关于人，作为对刺激的反应，杏仁体的反应比新皮质的反应领先100ms左右。杏仁体的反应包括喜欢讨厌、觉知危险、厌恶感或不协调感等。杏仁体对进入体内的异物（包括未知的物质）发出危险信号，不经由新皮质而立即进行反射神经运动等。

相对于此，新皮质的反应被识别为受到特定个人的经验或知识的影响。这意味着越过杏仁体的反应的作用最终由新皮质的反应来决定。

在本申请发明中，在所选择、配置的图标的分析中，基于存在仅由杏仁体的反应决定的图标的分析和到达新皮质的反应的作用的图标的分析这样的认知。

从该观点出发，对特定状况的解释步骤中的重合、接合、线接合的评价进行说明。

“重合”表示多个图标重叠的状态，被捕捉为杏仁体的反应。所选择/赋予的图标被识别为人或物的代表，通过重合而表现出隐藏、压碎等潜在之下的意识或倾向。

“接合”表示图标彼此的周边部相接的状态，被捕捉为新皮质的反应。这表示密接的关系，但是，能够视为未进入到重合的反应。

“线接合”表示检查表的线和图标的周边部相接的状态，被捕捉为杏仁体的反应。这代表不协调感，是稀少的反应。能够捕捉为新皮质的反应不太作用的无意识的反应。

“接近”表示图标与其他的图标和检查表的线组分相接的状态，是新皮质的反应。

利用图标赋予的特定状况的判定被分类为以下3个条件下的反应，由于杏仁体的反应比新皮质的反应领先100ms，所以如下评价。

＜1＞所采用的图标和非采用的图标

该反应能够捕捉为对图标的兴趣关心的反应。

因此，杏仁体的反应优先，感觉反应领先。此外，不仅是兴趣关心，还知晓必要性等的识别。

＜2＞受到图标的区域或检查表的线组分影响的

图标受到区域或线组分的影响而被赋予。也就是说，对区域或线组分的影响的有无成为观察的对象。

在不是图标单独的情况下，不仅是杏仁体的反应，之后增加新皮质的反应。也就是说大脑的反应变为需要反复试验的状况，但是，由于选择赋予是非可逆反应，所以结果上，观察到杏仁体的反应优先的结果。

＜3＞图标彼此的相互作用

图标能够不仅单独观察，还能够观察到由于接近或接合的相互作用，此外，根据情况，还存在图标彼此表现上下或主从关系的情况。

图标和检查表的线组分的关系为能动（图标）和不能动（检查表）的关系。相对于此，图标和图标的关系不同仅在于能动，杏仁体的反应比新皮质的反应领先100ms，因此，关于该影响，除了前项的反应，还受到结果产生的图标的选择赋予的前后关系的影响。也就是说，图标彼此的相互作用是指离开图标单独的存在意义而产生图标彼此的关系。例如，星形图标和月亮图标由于作为天体的识别而被识别为位于上部。关于圆图标和四角图标的组合，从其形状想起人形（DOLL）。

密集配置是指图标集中于特定的区域或点。在密集中，存在阶段性接近密集、接合密集、重合密集，表示内向性，包括使自己隐藏入集合之中的要求等。该反应由来于喜欢讨厌，杏仁体的反应优先。

分散配置是指图标不密集，图标彼此或与线组分的距离保持为一定的状况。分散配置表示开放性、外向性。如“自由舒展的样子//”那样，好像没有杏仁体的反应那样到达新皮质。也就是说，分散配置是新皮质的反应。

平衡配置是在区域中如一个一个等那样很平衡地配置的情况。这是分散配置的特别状态，是新皮质的反应。在新皮质中没有平衡感觉的情况下，不会形成平衡配置。

偏差配置是指未到密集配置的程度，图标稍微偏倚地集中于区域的状态。也就是说，偏差配置是图标的分布偏倚的情况，杏仁体的反应优先地影响。新皮质不得已进行之后的修正，因此影响较小。

底边配置是指图标位于假想框的底边的情况。底边配置是追求安定性的反应，是比杏仁体慢的新皮质的反应。

上部配置是图标集中于上部的3个区域的情况。上部配置保持自然的感觉，与图标的关系是重要的。例如星形或月亮本来位于上部的空间，通常代表感觉。在星形或月亮的图标配置于下部的情况下，能够评价为在新皮质中存在某些影响。在许多图标配置于上部的情况下等，表示不安。不安是新皮质的反应，可知，之后的反应的影响较大。

上下配置是图标位于上部和下部的区域并且在中央/中心部中不太有图标的情况。上下配置表现为受到喜欢讨厌或不协调感的感觉的影响的结果。也就是说，杏仁体的反应优先。

左右配置是图标位于左右的区域的情况，是逻辑反应，因此，是新皮质的反应。上下配置、左右配置的反应出现的频率较少。

突出配置被分类为从假想框的完全突出和部分突出。完全突出是杏仁体的反应优先的情况的反应，被解释为潜在地存在的反应被给予表现出来的场合因此反应出来。部分突出是新皮质的反应比杏仁体的反应优先的情况的反应，犹豫的状态也能够捕捉为该反应。

人形配置是位于下方的图标是四边形类并且位于上方的图标是圆形类的情况。人形配置是新皮质的反应，是原本新皮质的反应的潜在化的反应表现出来的反应。

图标在其本身中包括表3A和表3B所示的意义，因此，选择某个图标反映自身的内心的作用或状态，因此，被解释为内省的。相对于此，在从图标被配置于检查表这样的环境中的哪个位置、角度等这样的相互作用来解释的情况下，理解为外省的。同样，图标彼此的相互作用也能够理解为外省的。也就是说“内省的”是指回归观察自己的内心的作用或状态，“外省的”是指不是回归观察自己的内心的作用或状态，而是从外部提供意义或解释。

杏仁体的反应比新皮质的反应领先100ms，因此，领先于新皮质的思考/分析/判断，感觉系统先反应。也就是说，视觉信息使视网膜反应，传到杏仁体。此时，除了新皮质的反应，大脑还表现出潜在的反应。关于图标赋予，还出现随着时间而厌倦的反应，但是，如果兴趣或意愿很高，则反应持续，赋予的数量增加。在向上计数数量中存在限制的情况下，新皮质也在范围限制内进行同样的反应。

图11示出存储单元中储存的处理规格表的内容，由此处理的结果作为检验结果如下输出。

图标部（计数：赋予个数）

图标部（特定状况）

图标部（图标赋予的位置状况）

图标部（采用图标的单独和组合状况）。

计算机处理的数据作为根据本申请发明的检验结果而保存在总部计算机内。

对图11所示的图标的排列顺序进行说明。在图11中，关于图标，从左方向右方，排列从带圆的图标渐渐张角的图标。在该排列顺序中，图标号码12（月亮）、图标号码18（星形）和图标号码16（心形图形）的设定是另外的，并且关于排列顺序，按上述顺序从左方向右方排列。

实施例

在图13至图17中示出由被验者进行的实施例。在各图中，（A）示出由该被验者进行的图标的赋予例，（B）示出对该赋予的图标的定位进行总计的计算机内数据的处理。

在图13（A）中，被验者0001的基于表7的图标的赋予状况如下。

[表9]

因此，被验者0001在该阶段中如以下那样被判定。

[表10]

在图14（A）中，被验者0002的基于表7的图标的赋予状况如下。

[表11]

因此，被验者0002在该阶段中以下那样被判定。

[表12]

在图15（A）中，被验者0003的基于表7的图标的赋予状况如下。

[表13]

因此，被验者0003在该阶段中以下那样被判定。

[表14]

在图16（A）中，被验者0004的基于表7的图标的赋予状况如下。

[表15]

因此，被验者0004在该阶段中以下那样被判定。

[表16]

在图17（A）中，被验者0005的基于表7的图标的赋予状况如下。

[表17]

因此，被验者0005在该阶段中以下那样被判定。

[表18]

上述的这些图13至图17所示的各数据作为检验结果而保存在总部计算机内，活用为作为以下步骤的资料。

根据本申请发明的图标赋予的标准的测试时间为5分钟左右。此外，关于检验对象者，存在年龄限制，达到可就业年龄并且60岁以前的人能够接受检验，特别适于45岁左右以前的人。

本申请发明不限定于上述实施方式。例如，关于区域被划分形成的图形形状，不限定于如图1的图形形状，能考虑各种图形形状，例如可以通过如图19A或图20的图形来划分形成。

在图19A的情况下，在由窗口假想线1a至1d构成的长方形的窗口1内描绘的边界元素包括：圆样图形5，在作为曲线3的圆周的上部具有缺口部4；三角形样图形7，在顶点具有缺口部6，并且是在作为相向的直线的斜边8、9之间具有作为与作为直线的底边10平行的直线的中间边11的图形；直线（倾斜直线）13，从上述中间边11的右端到窗口假想线1b向右下倾斜；虚线（倾斜虚线）14，从上述倾斜直线13的中途部到圆样图形5的下部向右上倾斜；以及从上述底边10的中间部到窗口假想线1d上升的S字的曲线15。通过这样的各种边界元素将以下详述的区域划分为在水平方向和垂直方向上大致各3个分区，合计9个分区。上述缺口部4向上形成，上述缺口部6向下形成。

在图20的情况下，在由窗口假想线1a至窗口假想线1d构成的长方形的窗口1内描绘的边界元素包括：圆样图形5，在作为曲线3的圆周的右侧上部具有缺口部4；三角形样图形7，在顶点具有缺口部6，并且是在作为相向的直线的斜边8、9之间具有作为与作为直线的底边10平行的直线的中间边11的图形；直线（倾斜直线）13，从上述中间边11的右端到窗口假想线1a向右上倾斜；虚线（倾斜虚线）14，从上述底边10的倾斜直线13对侧的端也就是左端到窗口假想线1c向左上倾斜；S字的曲线15，从上述底边10的靠右中间部到窗口假想线1b下降；其他的直线（连结直线）16，将上述圆样图形5的缺口部4的一端和上述三角形样图形7的缺口部6的一端相连结；进而其他的倾斜的直线（倾斜直线）17，将上述中间边11的倾斜直线13对侧端也就是左端和底边10的右端相连结。通过这样的各种边界元素将以下详述的区域划分为在水平方向和垂直方向上大致各3个分区，合计9个分区。上述缺口部4、6均向上形成。

图21是使用上述的边界元素的一部分的情况。在该情况下，关于上述边界元素，在上述窗口1内，由正交的直线18a、18b构成并且上部19开放的四边形的孔20配设在左方，由平行配置的直线21a、21b和将该直线21a、21b的下端相连结的半圆状的曲线22构成并且上部23开放的U字形的孔24配设在右方。

在采用图21那样的检查表的情况下，变为比较简单的调查，因此，具有被验者的负担较少这样的效果。相对于此，在采用图1、图19A和图20那样的边界元素较多且区域较多的检查表的情况下，变为比较复杂的调查，因此，能够进行广泛的调查，此外，能够得到各种各样的分析结果。

产业上的可利用性

根据本申请发明的视觉方法才能检验系统能够活用于例如公司或政府机关等的入司测验（包括中途采用测验）、晋升测验等判定与职种对应的人材的才能中，此外，能够利用于人员评估。

附图标记的说明

1窗口

1a窗口假想线

1b窗口假想线

1c窗口假想线

1d窗口假想线

3曲线

4缺口部

5圆样图形

6缺口部

7三角形样图形

8斜边

9斜边

10底边

11中间边

13倾斜直线

14倾斜虚线

15曲线

16连结直线

17倾斜直线

18a直线

18b直线

19上部

20孔

21直线

22曲线

23上部

24 U字孔。

Claims

1.一种视觉方法才能检验系统，是包括经由通信网络连接到被验者终端的总部计算机的才能检验的检验系统，其特征在于，

上述总部计算机具备：

将由在没有框的检验区域内描绘的边界元素形成许多区域并且包括其本身不具有意义的图形的检查表和赋予到该检查表的多个图标供给到上述被验者终端的单元；

存储单元，分别存储预先确定针对上述检查表中设定的边界元素的定义的表1、预先确定针对上述图标的种类和赋予个数及其意义的定义的表2、以及预先定义上述检查表上的图标的赋予位置的意义的表3；

写入单元，将从上述被验者终端发送的由被验者赋予图标完毕的检验数据和被验者ID依次写入到上述存储单元；

向上计数执行单元，依次读出存储在上述存储单元中的检验数据和被验者ID，对图标的总数进行计数；以及

针对所读出的上述检验数据的图标的配置来执行是否符合上述各表的定义的判定的单元，

将通过上述各判定得到的结果保存在上述总部计算机中，作为通过检验对象物的图标的个数和检验对象物的整体的形状来进行被验者的才能检验的评价资料。

2.根据权利要求1所述的视觉方法才能检验系统，其特征在于，上述边界元素是线、角的全部或一部分。

3.根据权利要求2所述的视觉方法才能检验系统，其特征在于，上述线是直线、曲线、虚线的全部或一部分。

4.根据权利要求2或权利要求3所述的视觉方法才能检验系统，其特征在于，上述角是框的角落、线与线的交点即接点的全部或一部分。

5.根据权利要求1至权利要求4中任一项所述的视觉方法才能检验系统，其特征在于，上述总部计算机还在上述存储单元中储存预先定义针对多个图标之间或图标与线之间的位置关系所产生的关系性（以下称为“图标关系性”）的意义的表4，并具备针对所读出的上述检验数据的图标的配置利用上述各表的定义执行是否存在上述图标关系性的判定的单元。

6.根据权利要求1至权利要求5中任一项所述的视觉方法才能检验系统，其特征在于，上述总部计算机还在上述存储单元中储存预先定义赋予图标形成特定模式时的意义的表5，并具备执行是否存在预先确定的特定模式的判定的单元。

7.根据权利要求1至权利要求6中任一项所述的视觉方法才能检验系统，其特征在于，上述总部计算机还在上述存储单元中储存预先定义特定图标的出现所导致的意义附加的表6，并具备执行是否出现特定图标的判定的单元。

8.根据权利要求6所述的视觉方法才能检验系统，其特征在于，上述特定模式是密集配置、分散配置、平衡配置、偏差配置、底边配置、上部配置、上下配置、左右配置、突出配置和/或人形（DOLL）配置。

9.根据权利要求5所述的视觉方法才能检验系统，其特征在于，上述图标关系性是重合、接合、线接合和/或接近。