JP2012164000A - テンプレート順位付け装置、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】指定されたオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートの選択を支援するテンプレート順位付け装置を提供する。
【解決手段】オブジェクトを解析して感性情報を生成するオブジェクト解析部１０２と、オブジェクト解析部から供給される感性情報を集計する感性情報集計部１０３と、感性情報集計部１０３から供給される集計された感性情報を選別する感性情報選別部１０４と、感性情報選別部１０４から供給される選別された感性情報とテンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた１つ以上のテンプレートを出力する感性類似度計算部１０５と、ユーザが選択したテンプレートのＩＤによって識別されるテンプレートを感性類似度計算部１０５から出力されたテンプレートから取得するテンプレート取得部１１０と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像やテキスト等のオブジェクトを配置してコンテンツを生成するためのテンプレートに関し、指定されたオブジェクトに適するテンプレートの選択を支援するためのテンプレート順位付け装置、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムに関するものである。

画像やテキスト等のオブジェクトを用いて、例えば動画等のコンテンツを生成する際に、オブジェクトの配置や動き等が記述されたテンプレートを予め用意しておき、テンプレート上に用意されたオブジェクトを配置することでコンテンツを生成する方法がある。この際に、特にテンプレートの種類が多い場合に、用意されたオブジェクトに適するテンプレートを選択することが課題となる。

そのため、例えば、ユーザが指定したオブジェクトの属性情報と、テンプレートの元となる文書から抽出されたオブジェクトの属性情報とに基づきテンプレートを検索する情報処理方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。この方法によれば、指定されたオブジェクトを配置するのに適したオブジェクト枠を含むテンプレートを検索することができる。

特開２０１０−４４５４４号公報 特開平９−１６７９７号公報 特開２０１０−１１３５１１号公報

しかしながら、前述の特許文献１に記載されているようなテンプレートの検索方法では、オブジェクトを配置するのに適したオブジェクト枠を含むテンプレートを検索することができるものの、テンプレートのデザインの雰囲気や印象が指定された画像やテキスト等のオブジェクトの内容に適するようなテンプレートを検索することができない、という課題があった。

そこで、本発明は、指定されたオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートの選択を支援するためのテンプレート順位付け装置、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムを提供することを目的とする。

前記課題を解決するため、本発明の第１の特徴は、オブジェクトを解析して感性情報を生成するオブジェクト解析部（１０２）と、前記オブジェクト解析部（１０２）から供給される感性情報を集計する感性情報集計部（１０３）と、前記感性情報集計部（１０３）から供給される集計された感性情報を選別する感性情報選別部（１０４）と、前記感性情報選別部（１０４）から供給される選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた１つ以上のテンプレートを出力する感性類似度計算部（１０５）と、ユーザが選択したテンプレートのＩＤによって識別されるテンプレートを、前記感性類似度計算部（１０５）から並び替えて出力された１つ以上のテンプレートから取得するテンプレート取得部（１１０）と、を備えるテンプレート順位付け装置であることを要旨とする。

また、第１の特徴において、前記オブジェクト解析部（１０２）は、オブジェクトのうち、オブジェクト種別が画像であるものを解析して感性情報を生成する画像解析部（１０２ａ）と、オブジェクトのうち、オブジェクト種別がテキストであるものを解析して感性情報を生成するテキスト解析部（１０２ｂ）と、を備えていてもよい。

また、前記感性情報選別部（１０４）は、供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であると判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの平均を計算し、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値より小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの分散のうち、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいか否かを判定し、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルのうち、画像の感性ベクトルを選択し、テキストの感性ベクトルの分散の方が小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルのうち、テキストの感性ベクトルを選択してもよい。

また、前記感性類似度計算部（１０５）は、各テンプレートのＩＤと感性ベクトルを読み出し、各テンプレートの感性ベクトルと、オブジェクトの感性ベクトルとのコサイン距離を計算し、読み出したテンプレートのＩＤを、計算した対応するコサイン距離の小さい順に並べ替え、並べ替えたテンプレートのＩＤを先頭から予め定められた個数だけ選択し、選択した各テンプレートのＩＤについて、該当するテンプレート情報を読み出してもよい。

本発明の第２の特徴は、オブジェクトを解析して感性情報を生成するステップと、前記感性情報を集計するステップと、前記集計された感性情報を選別するステップと、前記選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた１つ以上のテンプレートを出力するステップと、ユーザが選択したテンプレートのＩＤによって識別されるテンプレートを、前記並び替えられた１つ以上のテンプレートから取得するステップと、を備えるテンプレート順位付け方法であることを要旨とする。

また、本発明の第３の特徴は、コンピュータに、オブジェクトを解析して感性情報を生成するステップと、前記感性情報を集計するステップと、前記集計された感性情報を選別するステップと、前記選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた１つ以上のテンプレートを出力するステップと、ユーザが選択したテンプレートのＩＤによって識別されるテンプレートを、前記並び替えられた１つ以上のテンプレートから取得するえられた１つ以上のテンプレートから取得するステップと、を実行させるテンプレート順位付けプログラムであることを要旨とする。

本発明のテンプレート順位付け装置、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムによれば、オブジェクトの感性情報とテンプレートの感性情報との類似度からテンプレートを順位付けするため、指定されたオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートが上位に来るように順位付けできるという効果を得ることができる。

本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置の構成を示した図である。 本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置のオブジェクト解析部におけるオブジェクト解析処理を示したフローチャートである。 本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置における感性情報を構成する感性ベクトルの例である。 本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置の感性情報集計部における感性情報集計処理を示したフローチャートである。 本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置の感性情報選別部における感性情報選別処理を示したフローチャートである。 本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置の感性類似度計算部における感性類似度計算処理を示したフローチャートである。 本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置のテンプレートリスト表示部におけるテンプレートリストの表示例である。 本発明の実施例２であるテンプレート順位付け装置の構成を示した図である。 本発明の実施例２であるテンプレート順位付け装置のテンプレート感性計算部におけるテンプレート感性計算処理を示したフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態を実施例として詳細に説明する。

本発明の実施例１では、ユーザが指定した１つ以上のオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートの選択を支援するためのテンプレート順位付け装置について説明する。

＜構成の説明＞
図１を参照して、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置の構成を説明する。本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１は、オブジェクト入力部１０１と、オブジェクト解析部１０２と、感性情報集計部１０３と、感性情報選別部１０４と、感性類似度計算部１０５と、テンプレート感性情報記憶部１０６と、テンプレート記憶部１０７と、テンプレートリスト表示部１０８と、テンプレート選択部１０９と、テンプレート取得部１１０と、テンプレート表示部１１１とを有している。

オブジェクト入力部１０１は、ユーザがオブジェクトを入力するための入力装置である。ここで、オブジェクトとは、テンプレート上に配置してコンテンツを生成するための画像、またはテキストである。オブジェクト入力部１０１は、例えば、オブジェクトが記憶されたＵＳＢメモリ等の記録媒体を接続し、オブジェクトを読み出すための接続端子により構成する。あるいは、テンプレート順位付け装置１がパソコンで動作するアプリケーションとして構成されている場合には、パソコンに備えられたハードディスクに記憶されている画像ファイルを指定するためのユーザインタフェース、及びパソコンに備えられたキーボードによりテキストを入力するためのユーザインタフェースにより構成する。そして、ユーザにより入力された１つ以上のオブジェクトをオブジェクト解析部１０２に供給する。

オブジェクト解析部１０２は、オブジェクト入力部１０１から供給されるオブジェクトを解析して感性情報を生成し、生成した感性情報を感性情報集計部１０３に供給するものである。ここで、オブジェクト解析部１０２は、その機能上、画像解析部１０２ａと、テキスト解析部１０２ｂとを有する。

画像解析部１０２ａは、オブジェクト入力部１０１から供給されるオブジェクトのうち、オブジェクト種別が画像であるオブジェクトを解析して感性情報を生成するものである。

テキスト解析部１０２ｂは、オブジェクト入力部１０１から供給されるオブジェクトのうち、オブジェクト種別がテキストであるオブジェクトを解析して感性情報を生成するものである。

感性情報集計部１０３は、オブジェクト解析部１０２から供給される感性情報を集計して、集計した感性情報を感性情報選別部１０４に供給するものである。

感性情報選別部１０４は、感性情報集計部１０３から供給される集計された感性情報を選別して、選別された感性情報を感性類似度計算部１０５に供給するものである。

感性類似度計算部１０５は、感性情報選別部１０４から供給される選別された感性情報と、テンプレート感性情報記憶部１０６から読み出すテンプレートの感性情報との類似度を計算する。そして、感性類似度計算部１０５は、計算された類似度の高い順に、テンプレート感性情報記憶部１０６から読み出すテンプレートを並び替え、並び替えられた１つ以上のテンプレートからなるテンプレートリストをテンプレートリスト表示部１０８に供給するものである。

テンプレート感性情報記憶部１０６は、例えば、ハードディスク等の記憶装置により構成され、テンプレート記憶部１０７に記憶されているテンプレートを一意に識別するＩＤと、テンプレートの感性ベクトルとを関連付けて記憶するものである。

テンプレート記憶部１０７は、例えば、ハードディスク等の記憶装置により構成され、テンプレートを一意に識別するＩＤと、テンプレートとを関連付けて記憶するものである。ここで、テンプレートとは、画像やテキスト等のオブジェクトを配置して静止画、動画、あるいはウェブページのようなリッチコンテンツ等のコンテンツを生成するための位置やタイミング等の配置情報等からなるものである。オブジェクトに対して各種の効果を適用するようにしてもよい。テンプレートのフォーマットには、例えばＳＷＦ（Ｓｈｏｃｋｗａｖｅ（登録商標） Ｆｌａｓｈ）ファイルを用いる。

テンプレートリスト表示部１０８は、例えば、ディスプレイ等の表示装置により構成され、感性類似度計算部１０５から供給されるテンプレートリストをユーザに表示するものである。

テンプレート選択部１０９は、テンプレートリスト表示部１０８に表示されるテンプレートリストから１つのテンプレートをユーザが選択するための入力装置であり、ユーザが選択したテンプレートのＩＤをテンプレート取得部１１０に供給するものである。

テンプレート取得部１１０は、テンプレート選択部１０９から供給されるテンプレートのＩＤによって識別されるテンプレートをテンプレート記憶部１０７から読み出して、読み出したテンプレートをテンプレート表示部１１１に供給するものである。

テンプレート表示部１１１は、例えばディスプレイ等の表示装置により構成され、テンプレート取得部１１０から供給されるテンプレートをユーザに表示するものである。

なお、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１では、オブジェクト入力部１０１と、テンプレート選択部１０９とを別々の入力手段として構成しているが、各々の入力部を部分的に共用したり、全ての入力部を１つの入力手段で共用したりする構成としてもよい。また、本発明の実施例１のテンプレート順位付け装置１では、テンプレート感性情報記憶部１０６と、テンプレート記憶部１０７とを別々の記憶装置として構成しているが、各々の記憶部を部分的に共用したり、全ての記憶部を１つの記憶装置で共用したりする構成としてもよい。また、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１では、テンプレートリスト表示部１０８と、テンプレート表示部１１１とを別々の表示装置として構成しているが、各々の表示部を部分的に共用したり、全ての表示部を１つの表示装置で共用したりする構成としてもよい。さらに、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１は、本発明の課題であるテンプレートの選択を支援するための構成を備えるものであるが、選択されたテンプレートを用いてコンテンツを生成するための構成をも備えるものとしてもよい。選択されたテンプレートを用いてコンテンツを生成するための構成は、本発明と直接関係がないため、説明を省略する。

＜動作の説明＞
本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１は、主に、オブジェクト解析処理と、感性情報集計処理と、感性情報選別処理と、感性類似度計算処理とを行う。よって、以下に、これらの処理について詳細に説明する。

≪オブジェクト解析処理≫
まずは、図２のフローチャートを参照して、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１のオブジェクト解析部１０２におけるオブジェクト解析処理について説明する。なお、オブジェクト解析部１０２は、オブジェクト入力部１０１から供給された１つ以上のオブジェクトのそれぞれに対して、図２のフローチャートに示すオブジェクト解析処理を行う。

オブジェクト解析部１０２は、オブジェクト解析処理を開始すると、処理対象オブジェクトのオブジェクト種別が画像か否かを判定する（ステップＳ２０１）。ここで、オブジェクト解析部１０２は、オブジェクト種別が画像であると判定した場合（ステップＳ２０１“はい”）、ステップＳ２０２へ処理を移行する一方、オブジェクト種別が画像ではない、すなわちオブジェクト種別がテキストであると判定した場合（ステップＳ２０１“いいえ”）、ステップＳ２０３へ処理を移行する。

つまり、オブジェクト解析部１０２は、ステップＳ２０１において、オブジェクト種別が画像であると判定した場合（ステップＳ２０１“はい”）、オブジェクト解析部１０２の画像解析部１０２ａは、処理対象オブジェクトである画像に対して画像解析処理を実行する（ステップＳ２０２）。画像解析処理は、例えば、特開平９−１６７９７号公報に記載されている画像解析表現付加装置の第１の実施例における画像分解部２、画像特徴記憶部３−１、画像解析部４、感性影響度計算部５、及びデザイン・ノウハウ記憶部７の構成により実行して、感性影響度計算部５により計算される感性言語及びそのファクタの１つ以上の組を処理対象オブジェクトの感性情報として感性情報集計部１０３に供給する。

図３は、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置における感性情報を構成する感性ベクトル３の例である。

図３に示すように、感性ベクトル３は、１つのオブジェクトに対する感性的な特徴を表すものであり、“美しい”や、“静か”、“激しい”等の感性語３０１と、それら感性語３０１の感性値３０２の１つ以上の組により構成される。オブジェクト解析部１０２により生成される感性情報は、オブジェクト入力部１０１から供給される１つ以上のオブジェクトそれぞれに対する感性ベクトルの集合である。なお、特開平９−１６７９７号公報における感性言語及びそのファクタは、それぞれ本発明の実施例１における感性語及び感性値に相当するものである。

一方、オブジェクト解析部１０２は、ステップＳ２０１において、オブジェクト種別が画像ではない、すなわちオブジェクト種別がテキストであると判定した場合（ステップＳ２０１“いいえ”）、オブジェクト解析部１０２のテキスト解析部１０２ｂは、処理対象オブジェクトであるテキストに対してテキスト解析処理を実行する（ステップＳ２０３）。テキスト解析処理は、例えば、特開２０１０−１１３５１１号公報に記載されている感性情報抽出・検索装置の第１の実施の形態の構成により実行する。そして、感性検索部５０により検索される検索結果の感性ベクトルを処理対象オブジェクトの感性情報として感性情報集計部１０３に供給する。なお、特開２０１０−１１３５１１号公報における感性ベクトルの感性軸及びその値は、それぞれ本発明の実施例１における感性語及び感性値に相当するものである。

≪感性情報集計処理≫
次に、図４のフローチャートを参照して、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１の感性情報集計部１０３における感性情報集計処理について説明する。なお、感性情報集計部１０３は、オブジェクト種別のそれぞれ、すなわち画像及びテキストのそれぞれに対して、図４のフローチャートに示す感性情報集計処理を行う。

図４に示すように、感性情報集計部１０３は、感性情報集計処理を開始すると、オブジェクト解析部１０２から供給された感性情報に含まれる感性ベクトルの集合のうち、処理対象オブジェクト種別の各オブジェクトの感性ベクトルそれぞれの大きさを計算する（ステップＳ４０１）。ここで、感性ベクトルの感性語の種類の数、すなわち感性ベクトルの次元をＮとし、オブジェクトｏのｉ番目の感性値をＶ_ｏｉとすると、オブジェクトｏの感性ベクトルＶ_ｏは、数式１のように表される。

このとき、感性ベクトルＶ_ｏの大きさ｜Ｖ_ｏ｜は、数式２で求められる。

次に、感性情報集計部１０３は、ステップＳ４０１で計算した感性ベクトルの大きさが予め定められた閾値以上である感性ベクトルを選択する（ステップＳ４０２）。このステップ４０２は、感性ベクトルの大きさが小さい、すなわち感性的な意味が比較的小さいオブジェクトをこれ以降の処理対象から除外するためのものであり、ここで用いる閾値は、実験により適切な値に定める。

次に、感性情報集計部１０３は、ステップＳ４０２で選択された感性ベクトルの平均を計算する（ステップＳ４０３）。そして、感性情報集計部１０３は、計算した感性ベクトルの平均を、処理対象オブジェクト種別の感性ベクトルとして感性情報選別部１０４に供給する。すなわち、処理対象オブジェクト種別が画像の場合、感性情報集計部１０３は、計算した感性ベクトルの平均を画像の感性ベクトルとして供給し、処理対象オブジェクト種別がテキストの場合、計算した感性ベクトルの平均をテキストの感性ベクトルとして供給する。ここで、ステップＳ４０２で選択された感性ベクトルの数をＮｏとすると、感性ベクトルのｉ番目の軸の平均ｍ_ｉは、数式３で求められる。

そして、各軸の平均を数式３で求めると、感性ベクトルの平均Ｍは数式４に示すベクトルになる。

次に、感性情報集計部１０３は、ステップＳ４０２で選択された感性ベクトルの分散を計算する（ステップＳ４０４）。そして、感性情報集計部１０３は、計算した感性ベクトルの分散を感性情報選別部１０４に供給する。ここで、ステップＳ４０２で選択された感性ベクトルの数をＮ_ｏとすると、感性ベクトルの分散σ^２は数式５で求められる。

ここで、数式５における｜Ｖ_ｏ−Ｍ｜^２は、ベクトルＶ_ｏからベクトルＭを引いたベクトルの内積を表し、数式６で求められる。

≪感性情報選別処理≫
図５のフローチャートを参照して、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１の感性情報選別部１０４における感性情報選別処理について説明する。

図５に示すように、感性情報選別部１０４は、感性情報選別処理を開始すると、感性情報集計部１０３から供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ５０１）。ここで、感性情報選別部１０４は、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であると判定した場合（ステップＳ５０１“はい”）、ステップＳ５０２へ処理を移行する一方、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上ではない、すなわち閾値より小さいと判定した場合（ステップＳ５０１“いいえ”）、ステップＳ５０３へ処理を移行する。

つまり、感性情報選別部１０４は、ステップＳ５０１において、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であると判定した場合（ステップＳ５０１“はい”）、感性情報集計部１０３から供給された画像と、テキストそれぞれの２つの感性ベクトルの平均を計算する（ステップＳ５０２）。そして、感性情報選別部１０４は、計算された感性ベクトルの平均を感性類似度計算部１０５に供給する。ここで、２つの感性ベクトルの平均の計算方法は、２つの感性ベクトルについて、図４の感性情報集計処理のステップＳ４０３における感性ベクトルの平均の計算方法において、感性ベクトルの数Ｎ_ｏを２とした場合に相当する。

これに対し、ステップＳ５０１において、感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上ではない、すなわち閾値より小さいと判定した場合（ステップＳ５０１“いいえ”）、感性情報選別部１０４は、感性情報集計部１０３から供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの分散のうち、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいか否かを判定する（ステップＳ５０３）。ここで、感性情報選別部１０４は、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいと判定した場合（ステップＳ５０３“はい”）、ステップＳ５０４へ処理を移行する一方、画像の感性ベクトルの分散の方が小さくない、すなわちテキストの感性ベクトルの分散の方が小さいと判定した場合（ステップＳ５０３“いいえ”）、ステップＳ５０５へ処理を移行する。

つまり、ステップＳ５０３において、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいと判定した場合（ステップＳ５０３“はい”）、感性情報選別部１０４は、感性情報集計部１０３から供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルのうち、画像の感性ベクトルを選択する（ステップＳ５０４）。そして、感性情報選別部１０４は、選択された感性ベクトルを感性類似度計算部１０５に供給する。

これに対し、ステップＳ５０３において、画像の感性ベクトルの分散の方が小さくない、すなわちテキストの感性ベクトルの分散の方が小さいと判定した場合（ステップＳ５０３“いいえ”）、感性情報選別部１０４は、感性情報集計部１０３から供給された画像と、テキストそれぞれの２つの感性ベクトルのうち、テキストの感性ベクトルを選択する（ステップＳ５０５）。そして、感性情報選別部１０４は、選択された感性ベクトルを感性類似度計算部１０５に供給する。

以上の処理によって、感性情報選別部１０４は、画像とテキストそれぞれの感性ベクトルの分散の差が大きい場合に、感性ベクトルの分散が小さい方の感性ベクトルを選択することにより、画像とテキストの２つのオブジェクト種別のうち、感性ベクトルのばらつきが小さい、すなわち比較的類似した感性ベクトルの多い方のオブジェクト種別の感性ベクトルのみを以降の処理で用いることができる。感性ベクトルのばらつきが小さいと、コンテンツ全体の印象に及ぼす影響が大きく、逆に感性ベクトルのばらつきが大きいと、コンテンツ全体の印象に及ぼす影響が小さいと考えられるため、感性ベクトルのばらつきが小さい方の感性ベクトルのみを以降の処理で用いることで、コンテンツの元となるテンプレートの感性情報との類似度計算の精度を高める効果が期待できる。また、ステップＳ５０１で用いる閾値は、類似度計算の精度を考慮して実験等により適切に定める。

≪感性類似度計算処理≫
次に、図６のフローチャートを参照して、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１の感性類似度計算部１０５における感性類似度計算処理について説明する。

図６に示すように、感性類似度計算部１０５は、感性類似度計算処理を開始すると、テンプレート感性情報記憶部１０６から各テンプレートのＩＤと、感性ベクトルとを読み出す（ステップＳ６０１）。ここで、テンプレートの感性ベクトルは、図３のオブジェクトの感性ベクトル３と同様のものであり、テンプレートの作成者等が、テンプレートの内容を考慮して各感性語に対する感性値を決定し、予めテンプレート感性情報記憶部１０６に記憶させておいたものである。

次に、感性類似度計算部１０５は、ステップＳ６０１で読み出した各テンプレートの感性ベクトルと、感性情報選別部１０４から供給されたオブジェクトの感性ベクトルとのコサイン距離を計算する（ステップＳ６０２）。ここで、計算対象テンプレートｔの感性ベクトルを数式７に示すＵ_ｔとし、オブジェクトの感性ベクトルを数式８に示すＶとすると、コサイン距離ｃｏｓθ_ｔは数式９で求められる。

ここで、Ｕ_ｔ・Ｖは２つのベクトルＵ_ｔとＶとの内積であり、数式１０で求める。

また、｜Ｕ_ｔ｜及び｜Ｖ｜はそれぞれベクトルＵ_ｔ及びＶの大きさであり、数式２と同様に求める。

次に、感性類似度計算部１０５は、ステップＳ６０１で読み出したテンプレートのＩＤを、ステップＳ６０２で計算した対応するコサイン距離の小さい順に並べ替える（ステップＳ６０３）。

次に、感性類似度計算部１０５は、ステップＳ６０３で並べ替えたテンプレートのＩＤを先頭から予め定められた個数だけ選択する（ステップＳ６０４）。ここで、ＩＤを選択する個数は、テンプレートリスト表示部１０８に表示するテンプレートの個数を考慮して適切に定める。

次に、感性類似度計算部１０５は、ステップＳ６０４で選択した各テンプレートのＩＤについて、該当するテンプレート情報をテンプレート記憶部１０７から読み出す（ステップＳ６０５）。そして、読み出した１つ以上のテンプレート情報をテンプレートリストとしてテンプレートリスト表示部１０８に供給する。

以上の処理により、感性類似度計算部１０５は、オブジェクトの感性ベクトルとのコサイン距離が小さい感性ベクトルを持つテンプレート、すなわちオブジェクトの感性ベクトルと類似した感性ベクトルを持つテンプレートが上位に来るように順位付けすることができる。

図７は、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１のテンプレートリスト表示部１０８におけるテンプレートリスト表示画面７の一である。

テンプレートリスト表示部１０８は、表示画面７０１に１つ以上のテンプレート７０２ａ，７０２ｂからなるテンプレートリスト表示画面７を表示する。各テンプレート７０２ａ，７０２ｂには、テンプレートの内容を示す情報として、サムネイル画像７０３や、テンプレート名７０４、画像数７０５、及びテキスト数７０６等を表示する。

このように表示された１つ以上のテンプレートから、ユーザがテンプレート選択部１０９において所望のテンプレートを選択することにより、選択したテンプレートを取得することができる。

従って、本発明の実施例１のテンプレート順位付け装置１、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムによれば、オブジェクトの感性情報とテンプレートの感性情報との類似度からテンプレートを順位付けするため、指定されたオブジェクトの内容に適する雰囲気や印象を持つテンプレートが上位に来るように順位付けできるという効果を得ることができる。

また、本実施例１のテンプレート順位付け装置１、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムによれば、オブジェクト種別毎の感性情報のばらつきを、画像またはテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの分散等により計算し、ばらつきの小さいオブジェクト種別の感性情報を利用してテンプレートを順位付けするため、作成されるコンテンツの印象に及ぼす影響が大きいオブジェクト種別の感性情報を利用してテンプレートを順位付けでき、そのためテンプレート順位付けの精度を高めることができるという効果を得ることができる。

なお、上述した本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１は、コンピュータにインストールしたテンプレート順位付けプログラムを実行させることにより実現することもできる。このテンプレート順位付けプログラムは、例えば、テンプレート順位付けプログラムが記憶された記録媒体から読み出され、ＣＰＵで実行されることによりテンプレート順位付け装置１を構成するようにしてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてインストールされ、ＣＰＵで実行されることによりテンプレート順位付け装置１を構成するようにしてもよい。

本発明の実施例２は、実施例１のテンプレート順位付け装置１において、主にテンプレートの感性情報の取得方法が異なるものである。

＜構成の説明＞
図８を参照して、本発明の実施例２であるテンプレート順位付け装置８の構成を説明する。本発明の実施例２であるテンプレート順位付け装置８は、オブジェクト入力部１０１と、オブジェクト解析部１０２と、感性情報集計部１０３と、感性情報選別部８０４と、感性類似度計算部８０５と、テンプレート記憶部１０７と、テンプレートリスト表示部１０８と、テンプレート選択部１０９と、テンプレート取得部８１０と、テンプレート表示部１１１と、テンプレート感性計算部８１２と、テンプレート選択履歴記憶部８１３と、テンプレート選択履歴収集部８１４とを有している。

ここで、本実施例２のテンプレート順位付け装置８に備えられた構成のうち、オブジェクト入力部１０１と、オブジェクト解析部１０２と、感性情報集計部１０３と、テンプレート記憶部１０７と、テンプレートリスト表示部１０８と、テンプレート選択部１０９と、テンプレート表示部１１１とは、それぞれ図１に示す本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１に備えられた同一符号が付された構成と同一であるので、説明を省略する。

感性情報選別部８０４は、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１に備えられた感性情報選別部１０４と同一であり、さらに選別された感性情報をテンプレート選択履歴収集部８１４に供給するものである。

感性類似度計算部８０５は、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１に備えられた感性類似度計算部１０５においてテンプレート感性情報記憶部１０６からテンプレートの感性情報を読み出す代わりに、テンプレート感性計算部８１２にテンプレート感性の計算を指示し、テンプレート感性計算部８１２から供給されるテンプレートの感性情報を受け取る点を除き、感性類似度計算部１０５と同一である。

テンプレート取得部８１０は、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１に備えられたテンプレート取得部１１０と同一であり、さらにテンプレート選択部１０９から供給されるテンプレートのＩＤをテンプレート選択履歴収集部８１４に供給するものである。

テンプレート感性計算部８１２は、感性類似度計算部８０５からテンプレート感性の計算を指示されると、テンプレート選択履歴記憶部８１３からテンプレートの選択履歴を読み出し、テンプレートの感性情報を計算する。そして、生成されたテンプレートの感性情報を感性類似度計算部８０５に供給するものである。

テンプレート選択履歴記憶部８１３は、例えばハードディスク等の記憶装置により構成され、テンプレートの選択履歴を記憶する。テンプレートの選択履歴は、テンプレートのＩＤと、オブジェクトの感性ベクトルとを関連付けた１つ以上の組を記憶するものである。

テンプレート選択履歴収集部８１４は、感性情報選別部８０４から供給される選別された感性情報、すなわちオブジェクトの感性ベクトルと、テンプレート取得部８１０から供給されるテンプレートのＩＤとを関連付け、テンプレート選択履歴記憶部８１３に記憶させるものである。

なお、本発明の実施例２であるテンプレート順位付け装置８は、テンプレート記憶部１０７と、テンプレート選択履歴記憶部８１３とを別々の記憶装置として構成しているが、各々の記憶部を部分的に共用したり、全ての記憶部を１つの記憶装置で共用したりする構成としてもよい。

＜動作の説明＞
本発明の実施例２であるテンプレート順位付け装置８は、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１の作用に加えて、さらにテンプレート感性計算処理を行う。よって以下に、このテンプレート感性計算処理について詳細に説明する。

≪テンプレート感性計算処理≫
図９のフローチャートを参照して、本発明の実施例２であるテンプレート順位付け装置８のテンプレート感性計算部８１２におけるテンプレート感性計算処理について説明する。

図９に示すように、テンプレート感性計算部８１２は、テンプレート感性計算処理を開始すると、テンプレート選択履歴記憶部８１３からテンプレート選択履歴を読み出す（ステップＳ９０１）。ここで、テンプレート選択履歴は、テンプレートのＩＤと感性ベクトルの１つ以上の組である。

次に、テンプレート感性計算部８１２は、ステップＳ９０１で読み出したテンプレート選択履歴について、テンプレートのＩＤ毎に感性ベクトルをグループ分けする（ステップＳ９０２）。すなわち、同一のテンプレートのＩＤに関連付けられた感性ベクトルが同一のグループとなるようにグループ分けする。

次に、テンプレート感性計算部８１２は、ステップＳ９０２でグループ分けされたグループ毎に、感性ベクトルの平均を計算する（ステップＳ９０３）。そして、テンプレート感性計算部８１２は、計算された感性ベクトルの平均を、該当するテンプレートのＩＤに対する感性ベクトルとして、テンプレートのＩＤと感性ベクトルとの１つ以上の組を感性情報として感性類似度計算部８０５に供給する。ここで、感性ベクトルの平均の計算方法は、本発明の実施例１であるテンプレート順位付け装置１の感性情報集計部１０３における感性情報集計処理のステップＳ４０３における感性ベクトルの平均の計算方法と同様である。

以上の構成により、テンプレート感性計算部８１２は、テンプレートの選択履歴に基づいてテンプレートの感性情報を計算するため、テンプレートの作成者等がテンプレートの感性情報を予め決定して記憶しておく手間を省くことができる。また、ユーザが実際にテンプレートを選択した選択履歴に基づいてテンプレートの感性情報を計算するため、計算されるテンプレートの感性情報が、よりユーザの感覚に近くなることが期待できる。

従って、本発明の実施例２であるテンプレート順位付け装置８、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムによれば、前記実施例１のテンプレート順位付け装置１、テンプレート順位付け方法、及びテンプレート順位付けプログラムと同様の効果が得られると共に、さらに、ユーザが選択したテンプレートに関連付けられたオブジェクトの感性情報に基づき、テンプレートの感性情報を計算し、テンプレートの順位付けを行うため、テンプレートの感性情報を予め用意する必要がなくなるという効果を得ることができる。さらに、テンプレートの感性情報をよりユーザの感覚に近いものにすることができるため、テンプレート順位付けの精度を高めることができるという効果を得ることができる。

１ テンプレート順位付け装置
１０１ オブジェクト入力部
１０２ オブジェクト解析部
１０２ａ 画像解析部
１０２ｂ テキスト解析部
１０３ 感性情報集計部
１０４ 感性情報選別部
１０５ 感性類似度計算部
１０６ テンプレート感性情報記憶部
１０７ テンプレート記憶部
１０８ テンプレートリスト表示部
１０９ テンプレート選択部
１１０ テンプレート取得部
１１１ テンプレート表示部
３ 感性ベクトル
３０１ 感性語
３０２ 感性値
７ テンプレートリスト表示画面
７０１ 表示画面
７０２ａ テンプレート
７０２ｂ テンプレート
７０３ サムネイル画像
７０４ テンプレート名
７０５ 画像数
７０６ テキスト数
８ テンプレート順位付け装置
８０４ 感性情報選別部
８０５ 感性類似度計算部
８１０ テンプレート取得部
８１２ テンプレート感性計算部
８１３ テンプレート選択履歴記憶部
８１４ テンプレート選択履歴収集部

Claims (6)

1. オブジェクトを解析して感性情報を生成するオブジェクト解析部と、
   前記オブジェクト解析部から供給される感性情報を集計する感性情報集計部と、
   前記感性情報集計部から供給される集計された感性情報を選別する感性情報選別部と、
   前記感性情報選別部から供給される選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた１つ以上のテンプレートを出力する感性類似度計算部と、
   ユーザが選択したテンプレートのＩＤによって識別されるテンプレートを、前記感性類似度計算部から並び替えて出力された１つ以上のテンプレートから取得するテンプレート取得部と、
   を備えることを特徴とするテンプレート順位付け装置。
2. 前記オブジェクト解析部は、
   オブジェクトのうち、オブジェクト種別が画像であるものを解析して感性情報を生成する画像解析部と、
   オブジェクトのうち、オブジェクト種別がテキストであるものを解析して感性情報を生成するテキスト解析部と、
   を備えることを特徴とする請求項１記載のテンプレート順位付け装置。
3. 前記感性情報選別部は、
   供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であるか否かを判定し、
   感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値以上であると判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの平均を計算し、
   感性ベクトルの分散の差が予め定められた閾値より小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルの分散のうち、画像の感性ベクトルの分散の方が小さいか否かを判定し、
   画像の感性ベクトルの分散の方が小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルのうち、画像の感性ベクトルを選択し、
   テキストの感性ベクトルの分散の方が小さいと判定された場合、前記供給された画像とテキストそれぞれの２つの感性ベクトルのうち、テキストの感性ベクトルを選択する、
   ことを特徴とする請求項１記載のテンプレート順位付け装置。
4. 前記感性類似度計算部は、
   各テンプレートのＩＤと感性ベクトルを読み出し、
   各テンプレートの感性ベクトルと、オブジェクトの感性ベクトルとのコサイン距離を計算し、
   読み出したテンプレートのＩＤを、計算した対応するコサイン距離の小さい順に並べ替え、
   並べ替えたテンプレートのＩＤを先頭から予め定められた個数だけ選択し、
   選択した各テンプレートのＩＤについて、該当するテンプレート情報を読み出す、
   ことを特徴とする請求項１記載のテンプレート順位付け装置。
5. オブジェクトを解析して感性情報を生成するステップと、
   前記感性情報を集計するステップと、
   前記集計された感性情報を選別するステップと、
   前記選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた１つ以上のテンプレートを出力するステップと、
   ユーザが選択したテンプレートのＩＤによって識別されるテンプレートを、前記並び替えられた１つ以上のテンプレートから取得するステップと、
   を備えることを特徴とするテンプレート順位付け方法。
6. コンピュータに、
   オブジェクトを解析して感性情報を生成するステップと、
   前記感性情報を集計するステップと、
   前記集計された感性情報を選別するステップと、
   前記選別された感性情報と、テンプレートの感性情報との類似度を計算し、テンプレートを計算された類似度の高い順に並び替え、並び替えられた１つ以上のテンプレートを出力するステップと、
   ユーザが選択したテンプレートのＩＤによって識別されるテンプレートを、前記並び替えられた１つ以上のテンプレートから取得するステップと、
   を実行させるためのテンプレート順位付けプログラム。

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