JP2015125541A - 視線予測システム、視線予測方法、および視線予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】データが埋め込まれた領域における視覚的効果をユーザに提示することを目的とする。
【解決手段】一実施形態に係る視線予測システムは、一または複数のプロセッサを備える。少なくとも一つのプロセッサは、（ａ）テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれるフィールド値と、該１以上のフィールドから選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付け、（ｂ）テンプレートにフィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成し、（ｃ）視線予測を評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、該評価対象デザイン内の評価対象フィールドが視覚的注意を惹き付ける度合を示すフィールドスコアとを算出し、（ｄ）視線分布およびフィールドスコアの少なくとも一方をユーザに対して出力する。
【選択図】図７

Description

本発明の一側面は、視線予測システム、視線予測方法、および視線予測プログラムに関する。

最近では、多くの一般人がパーソナルコンピュータ（ＰＣ）と専用または汎用のデザイン用ソフトウェアとを用いて自ら印刷物（ラベル、名刺、葉書、ポスター、包装紙など）などを作成している。作成者は自分の意図する部分に相手が注目するように印刷物をデザインする。例えば名刺をデザインする場合には、作成者は自分の名前、会社名、あるいは会社のロゴを相手が注目するようにそれらの要素の配置や大きさなどを検討する。

このような背景と関連して、従来から、デザインの視覚的効果を評価する技術が知られている。例えば、下記特許文献１には、入力されたシーンを受信し、視覚的注意モデルを入力されたシーンに適用し、入力されたシーン内の、視覚的注意を引き付ける傾向がある領域を予測するように機能する視覚的注意モジュールと、視覚的注意モジュールと相互作用して、識別された領域の少なくとも一つが堅牢（顕著）である、又はシーンが堅牢である、という程度を決定するように機能する堅牢性（顕著性）評価モジュールとを含むコンピュータシステムが記載されている。また、下記特許文献２〜４にもデザインを評価する仕組みが記載されている。

特表２０１２−５０４８２７号公報 特許第４６１３３９８号明細書 特許第４９７８０４３号明細書 特許第４２０８６１４号明細書

しかしながら、特許文献１〜４に記載の手法では、前景としてデザインに埋め込まれたデータの視覚的効果をユーザに明確に提示することが困難な場合がある。データが埋め込まれる領域における視覚的注意はその領域の背景のデザインの影響を受けるので、もしその領域の視覚的効果が高いとしても、その要因がデータにあるのか背景デザインにあるのかがわからない。そこで、データが埋め込まれた領域における視覚的効果をユーザに提示する仕組みが望まれている。

本発明の一側面に係る視線予測システムは、一または複数のプロセッサを備え、少なくとも一つのプロセッサが、テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれる１以上のフィールド値と、該１以上のフィールドから選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付け、テンプレートにフィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成し、視覚的注意を惹き付ける傾向がある領域を予測する視線予測を評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、該評価対象デザイン内の評価対象フィールドが視覚的注意を惹き付ける度合を示すフィールドスコアとを算出し、視線分布およびフィールドスコアの少なくとも一方をユーザに対して出力する。

このような側面においては、テンプレートおよびフィールド値から生成された評価対象デザインに対して視線分布が算出されるだけでなく、選択された評価対象フィールドに対してフィールドスコアが算出され、これら２種類の結果の少なくとも一方が出力される。ユーザはその出力結果を見ることで、データが埋め込まれる部分のうち特に知りたい部分（評価対象フィールド）における視覚的効果を知ることができる。

本発明の一側面によれば、データが埋め込まれた領域における視覚的効果をユーザに提示することができる。

実施形態に係る支援システムにおける入力画面の例を示す図である。 実施形態に係る支援システムにおける選択画面の例を示す図である。 実施形態に係る支援システムにおける選択画面の別の例を示す図である。 実施形態に係る支援システムにおける評価画面の例を示す図である。 実施形態に係る支援システムの全体構成を示す図である。 実施形態に係るユーザ端末のハードウェア構成を示す図である。 実施形態に係る支援システムの機能構成を示すブロック図である。 ブランクデザインおよびサンプルデザインの例を示す図である。 フィールドスコアの参考値の例を示す図である。 テンプレートデータの例を示す図である。 実施形態に係る各サーバのハードウェア構成を示す図である。 実施形態に係る支援システムの動作を示すシーケンス図である。 実施形態に係る支援システムの動作を示すシーケンス図である。 実施形態に係る視線予測プログラムの構成を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

本実施形態では、本発明に係る視線予測システムを支援システム１に適用する。支援システム１は、印刷物の作成を支援するコンピュータシステムである。ユーザ（印刷物の作成者）はこの支援システム１を用いて、印刷物のテンプレートをダウンロードし、そのテンプレートに埋め込まれているフィールドにデータを入力することで印刷物をデザインし、完成したデザインを印刷することで、所望の印刷物を得ることができる。ここで、本明細書における「印刷物」とは、任意のインクによる印刷が施された有体物である。有体物は紙やフィルムなどの２次元の媒体だけでなく、車体などの３次元の媒体でもよい（印刷自体は面に施される）。印刷物の種類および目的は限定されないが、例えばラベル、名刺、葉書、ポスター、包装紙、広告、店舗内ＰＯＰなどが考えられる。本実施形態では印刷物が名刺であると仮定して支援システム１について説明する。

支援システム１は、作成されたデザインの全体に関する視線予測と、選択されたフィールド（本明細書では「評価対象フィールド」ともいう）についてのフィールドスコア（ｆｉｅｌｄ ｓｃｏｒｅ）とをユーザに提供する。ユーザはこれら二つの予測結果を参照して好適なデザインを作ることができる。視線予測とは、人の視線の動きをシミュレーションする処理であり、視覚的注意モデルともいわれる。この処理により、画像（シーン）内のどこが人の視覚的注意を惹き付けるかを推定することができる。視線予測の手法は例えば上記特許文献１に示されているが、本明細書でもその詳細を後で述べる。評価対象フィールドは、相手の視覚的注意を惹き付けることができるか否かをユーザが知りたいと思う領域であり、関心領域（Ａｒｅａ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ（ＡＯＩ））ともいうことができる。フィールドスコアはその評価フィールドが人の視覚的注意を惹き付ける度合いを示す数値であるが、その詳細については後述する。

支援システム１の機能および構成を説明する前に、図１〜４を参照しながら支援システム１におけるユーザ操作の一例を説明する。これらの図で示される画面はいずれもユーザ端末上に表示される。

まず、ユーザは入力画面８１で、名刺に埋め込む文字または図形を入力する。例えば、ユーザは自分の氏名、役職、および電子メールアドレスと、所属する会社の名称、ロゴ、住所、電話番号、ＦＡＸ番号、およびＵＲＬとを入力する。なお、一部の入力を省略してもよく、例えば図１では会社のロゴが空欄である。加えて、ユーザはこの入力画面８１で、名刺を渡す相手から最も注目を得たいと思うフィールドを評価対象フィールドとして選択する。図１の例ではユーザは会社名を評価対象フィールドとして選択している。なお、図１に示す入力項目はあくまでも一例である。例えば、所属する部門の名称や保有資格などの他の項目が入力項目として存在してもよい。

続いて、ユーザは図２あるいは図３のような選択画面で名刺のテンプレートを選ぶ。図２に示す選択画面８２Ａでは各テンプレートのデザインが表示されるのみである。一方、図３に示す選択画面８２Ｂでは、視線分布（視線の集まりやすさを示す視認性スコアの分布）と評価対象フィールドについてのフィールドスコアとがデザインと共に表示されており、テンプレートがフィールドスコアの降順に並んでいる。ここで、視線分布とは、画像のどの部分にどのくらい視線が集まるかを示す視認性スコアの分布であり、選択画面８２Ｂではその視線分布がヒートマップにより表されている。ヒートマップは原画像にカラーコンター（ｃｏｌｏｒ ｃｏｎｔｏｕｒ）を重畳することで得られる画像だが、図３のヒートマップでは原画像である名刺デザインの描画を省略している。選択画面８２Ｂにおける視線分布およびフィールドスコアはサンプルデータを用いて計算された参考値であり、支援システム１の管理者によりテンプレートデータの項目として予め設定される。

なお、テンプレートの表示順は限定されない。例えば、テンプレートはフィールドスコアの昇順に並べられてもよく、この場合には、ユーザは評価対象フィールドを目立たせたくないテンプレートを即時に知ることができる。あるいは、テンプレートは複数のフィールドのフィールドスコアの合算値の降順または昇順に並べられてもよい。あるいは、複数のフィールドのフィールドスコアに基づいて、テンプレートが少なくとも２軸に沿ってマトリクス状に並べられてもよい。

視線分布の表現方法はヒートマップに限定されない。例えば、視線分布は、数個の段階（例えば３段階）に分けて示すリージョンマップで表されてもよい。このリージョンマップは、視線が集まる領域を枠で示すと共に各領域についての視線の集中度合いを数値で示す手法である。あるいは、視線分布は、視線の動きを線で示す視線トラッキングチャートにより表されてもよい。

テンプレートは、入力画面８１で入力されたデータが埋め込まれる少なくとも一つのフィールドを含み、予めデザインされた背景画像（背景は無地であり得る）を含む画像データである。本明細書では、ユーザがフィールドに対して入力したデータを「フィールド値」という。テンプレート内での各フィールドのレイアウトは予め設定される。図２，３に示すようにテンプレートの各フィールドに予め代表的なサンプルデータが埋め込まれてもよく、これによりユーザは名刺のイメージをより具体的に知ることができる。あるいは、選択画面８２Ａ，８２Ｂにおいて、入力されたフィールド値が対応のフィールドに埋め込まれた態様で各テンプレートが表示されてもよい。いずれにせよ、選択画面８２Ｂでは複数のテンプレートが評価対象フィールドのフィールドスコアの参考値の降順に並べられている。

ユーザが、名刺に埋め込むフィールド値を入力し、評価対象フィールドおよびテンプレートを選択すると、支援システム１はそのテンプレートにそのフィールド値を埋め込むことで名刺のデザインを作成する。本明細書では、テンプレートにフィールド値を埋め込むことで得られるデザインを「評価対象デザイン」という。このとき、ユーザは複数のテンプレートを選択してもよく、したがって支援システム１は複数の評価対象デザインを作成し得る。その後、支援システム１は評価対象デザインに対して視線予測を実行し、この処理で得られた視線分布およびフィールドスコアをその評価対象デザインと共に評価画面８３上に表示する。図４の例では、視線分布を示すヒートマップと評価対象フィールドのフィールドスコアとが評価対象デザインの右に表示されている。この図４でも、ヒートマップにおける原画像の描画を省略している。

複数の評価対象デザインが選択された場合には、これらのデザインについての結果はフィールドスコアの降順に一度に表示されてもよいし、ユーザの切替操作によりフィールドスコアの降順に一つずつ表示されてもよい。なお、評価対象デザインの表示順は限定されない。例えば、評価対象デザインはフィールドスコアの昇順に並べられてもよく、この場合には、ユーザは評価対象フィールドが目立たないデザインを即時に知ることができる。。あるいは、評価対象デザインは評価対象フィールドのフィールドスコアと他のフィールドのフィールドスコアとの合算値の降順または昇順に並べられてもよい。あるいは、複数のフィールドのフィールドスコアに基づいて、評価対象デザインが少なくとも２軸に沿ってマトリクス状に並べられてもよい。

なお、支援システム１（特に、後述する解析サーバ４０）への負荷を考慮する必要がない場合には、支援システム１は、図２、３で示されるような選択画面を提供することなく、すべてのテンプレートに対してフィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成してもよい。

ユーザは、視線分布を参照することで、デザイン全体における視覚的効果の傾向を知ることができる。また、ユーザはフィールドスコアを参照することで、相手から注目して欲しい領域（評価対象フィールド）が実際に注目されるか否かを知ることができる。ユーザはこの結果を見て、必要であれば違うテンプレートを選択することで別のデザインについての視線予測結果も参照した上で、デザインを決める。そして、ユーザは確定したデザインで名刺を印刷する。

次に、図５〜１１を参照しながら、支援システム１の機能および構成を説明する。図５に示すように、支援システム１は、ユーザ端末１０、テンプレートデータベース（記憶部）２０、テンプレートサーバ３０、および解析サーバ４０を備える。ユーザ端末１０はネットワークＮを介して各サーバと相互に通信することができる。ネットワークＮの具体的な構成は限定されず、例えばインターネット、専用線、およびＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）の少なくとも一つから構成されてもよい。支援システム１におけるユーザ端末１０の台数は限定されない。

本実施形態における支援システム１はいわゆるクライアント−サーバシステムであるが、その具体的な構築方法は何ら限定されない。例えば、支援システム１はユーザ端末１０に専用のクライアントソフトウェアがインストールされることを前提に機能してもよいし、そのようなソフトウェアを必要としないクラウド型あるいはブラウザベース（ｂｒｏｗｓｅｒ−ｂａｓｅｄ）であってもよい。支援システム１を利用するために専用のクライアントソフトウェアが必要であれば、ユーザはそのソフトウェアをユーザ端末１０にインストールする。そのソフトウェアはネットワークを介してユーザに提供されてもよいし、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体を介して提供されてもよい。専用のクライアントソフトウェアを必要としない場合には、ユーザ端末１０が必要な汎用ソフトウェア（例えばウェブブラウザ）を備えていればユーザは支援システム１を利用することができる。

ユーザ端末１０の種類は限定されず、例えば据置型又は携帯型のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）でもよいし、高機能携帯電話機（スマートフォン）や携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）などの携帯端末でもよい。

ユーザ端末１０の一般的なハードウェア構成を図６に示す。ユーザ端末１０は、オペレーティングシステムやアプリケーション・プログラムなどを実行するＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶部１０２と、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される補助記憶部１０３と、ネットワークカードあるいは無線通信モジュールで構成される通信制御部１０４と、キーボード、マウス、タッチパネルなどの入力装置１０５と、ディスプレイやプリンタなどの出力装置１０６とを備える。当然ながら、搭載されるハードウェアモジュールはユーザ端末１０の種類により異なる。例えば、据置型のＰＣは入力装置および出力装置としてキーボード、マウス、およびモニタを備えることが多いが、スマートフォンはタッチパネルが入力装置および出力装置として機能することが多い。

後述するユーザ端末１０の各機能的構成要素は、ＣＰＵ１０１又は主記憶部１０２の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、ＣＰＵ１０１の制御の下で通信制御部１０４や入力装置１０５、出力装置１０６などを動作させ、主記憶部１０２又は補助記憶部１０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータやデータベースは主記憶部１０２又は補助記憶部１０３内に格納される。

図７に示すように、ユーザ端末１０は機能的構成要素としてテンプレート取得部１１、解析要求部１２、算出部１３、および結果出力部１４を備える。これらの機能は少なくとも一つのプロセッサ（ＣＰＵ１０１）などが動作することで実現される。

テンプレート取得部１１は、印刷物のテンプレートを取得する機能要素である。テンプレート取得部１１はユーザ操作（例えば、選択画面８２Ａ，８２Ｂを開く操作、またはテンプレートの条件を指定および送信する操作）を受け付けると、テンプレートを要求するための信号（テンプレート要求）をテンプレートサーバ３０に送信する。このテンプレート要求は、テンプレートの表示順を決める基準となる評価対象フィールドを含み得る。その後、テンプレート取得部１１はテンプレートサーバ３０がそのテンプレート要求に応じて送信してきた１以上のテンプレートデータを受信する。このテンプレートデータは、選択画面８２Ａ，８２Ｂのような態様でユーザ端末１０上に表示される。

解析要求部１２は、ユーザ入力に基づいて生成した印刷物のデザインを評価対象デザインとして生成し、この評価対象デザインに対する視線予測を解析サーバ４０に要求する機能要素である。まず、解析要求部１２は、テンプレートと、そのテンプレートに埋め込まれるフィールド値と、評価対象フィールドとについてのユーザ入力を受け付ける。続いて、解析要求部１２は選択されたテンプレートにフィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成する。続いて、解析要求部１２はその評価対象デザインと、選択されたテンプレートのＩＤと、指定された評価対象フィールドとを含む信号（解析要求）を生成し、この解析要求を解析サーバ４０に送信する。上記の通り複数のテンプレートが選択され得るが、この場合には解析要求は複数の評価対象デザインおよび複数のテンプレートＩＤを含む。

なお、上述したように、図２，３に示すような選択画面が提供されない場合には、解析要求部１２はテンプレートサーバ３０から取得したすべてのテンプレートをそのまま受け付け、各テンプレートにフィールド値を埋め込むことで複数の評価対象デザインを生成してもよい。この場合も、解析要求部１２が、テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれる１以上のフィールド値と、選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付けることに変わりはない。

算出部１３は、評価対象デザイン内の評価対象フィールドの積算スコアから、対応するブランクデザイン内の評価対象フィールドの積算スコアを減ずることで、該評価対象デザインについてのフィールドスコアを求める機能要素である。積算スコアおよびフィールドスコアの詳細については後述する。算出部１３は解析サーバ４０から解析結果を受信し、その解析結果からフィールドスコアを求める。そして、算出部１３はそのフィールドスコアを解析結果とともに結果出力部１４に出力する。

結果出力部１４は、解析サーバ４０での解析結果と算出部１３での計算結果とをユーザ端末１０上に表示する機能要素である。結果出力部１４は図４に示す評価画面８３を表示してもよいし、複数の評価対象デザインについての結果をフィールドスコアの降順または昇順に一斉に表示してもよい。一例として、評価対象デザインＥ１，Ｅ２，Ｅ３の評価対象フィールドのフィールドスコアがそれぞれ２１，１，７６であれば、結果出力部１４は評価対象デザインＥ３、評価対象デザインＥ１、評価対象デザインＥ２の順にこれらのデザインを表示する。

テンプレートデータベース２０は、１以上の印刷物のテンプレートを記憶する装置である。本実施形態ではテンプレートデータの各レコードは少なくとも下記の項目を含む。
・テンプレートを一意に特定するテンプレートＩＤ
・背景画像（無地もあり得る）と各フィールドのレイアウト情報とを含むテンプレート
・テンプレート全体における視線分布の参考値
・各フィールドのフィールドスコアの参考値

テンプレートの個々のフィールドには値が設定されないので、テンプレートデータに含まれるテンプレートは、フィールド値を有さないブランクデザイン（ｂｌａｎｋ ｄｅｓｉｇｎ）である。もっとも、選択画面８２Ａ，８２Ｂにおいて名刺のサンプルを表示させるために、テンプレートデータは各フィールドについての代表的なデータを更に含んでもよい。フィールドはユーザがテキスト、図形、追加画像を入力できる領域である。例えば、名刺のテンプレートには入力画面８１での入力項目に応じて人名のフィールド、会社名のフィールド、会社のロゴのフィールドなどが予め設定される。

テンプレート全体における視線分布は、テンプレートを複数の単位領域に分割し、各単位領域の視認性スコアを求めることで得られる。したがって、この視線分布は視認性スコアの集合である。なお、単位領域の大きさは限定されず、例えば単位領域は一画素のみから成ってもよいし、ｎ×ｎ個（ｎ＞１）の画素から成ってもよい。

視線分布およびフィールドスコアの参考値は事前のシミュレーションにより算出および設定される。この事前計算は、後で詳述する解析サーバ４０で実行されてもよいし、解析サーバ４０とは別のコンピュータで実行されてもよい。

コンピュータを用いて視線分布およびフィールドスコアの双方の参考値を求める処理を説明する。コンピュータはまずブランクデザイン（どのフィールドにも値が入力されていないテンプレート）に対して視線予測を実行することで、ブランクデザインにおける視線分布を求める。ここで、上記特許文献１などに記載されている視線予測の手法について詳しく説明する。

従来から多くの視覚的注意モデルが存在する。一般に視覚的注意モデルは画像をシーンとして受け付け、そのシーン内のどこに注意が割り当てられるかに関する予測を生成する。シミュレーションによって注意を予測しようと試みる多くの数学モデルが開発されている。そのうちの一つの手法は、Ｉｔｔｉ，Ｌ．＆ Ｋｏｃｈ，Ｃ．（２０００）の「Ａ ｓａｌｉｅｎｃｙ−ｂａｓｅｄ ｓｅａｒｃｈ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｆｏｒ ｏｖｅｒｔ ａｎｄ ｃｏｖｅｒｔ ｓｈｉｆｔｓ ｏｆ ｖｉｓｕａｌ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ」（Ｖｉｓｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，ｖｏｌ．４０，１４８９〜１５０６頁）によって提案されている。この手法は、ボトムアップの特徴（例えば、色、動き、輝度、コントラスト、エッジなど）を評価することで視覚的注意を予測する。具体的には、コンピュータが入力画像に対して色、強度、配向、または他のシーンのつながり（例えば、動き、中継、ターミネータ、ステレオ視差、あるいは陰影から得られる形状）を解析する。続いて、コンピュータは複数の特徴マップを生成し、これらの特徴マップを組み合わせることで顕著性マップを生成する。Ｋｏｃｈモデルの場合では、顕著性マップは、視覚的注意が次に割り当てられると予測される最も輝度の高いオブジェクトを有するオリジナル画像のレンダリングとしてユーザに提供される。その予測されたオブジェクトは、勝者総取り方式のアルゴリズムにおいて視覚的に顕著であると識別される。これらの一連の処理は、複数のオブジェクトがモデルによって識別されるまで繰り返される。

Ｉｔｔｉ ＆ Ｋｏｃｈのモデルは、ボトムアップの視覚的注意モデルの代表的なものであり、このモデルはシーンの特定のものの解析に基づいてその予測を行う。ボトムアップの視覚的注意モデルの他の例は、Ｇａｏ，Ｍａｈａｄｅｖａｎ，ａｎｄ Ｖｅｓｃｏｎｃｅｌｏｓ（２００８）に記載されている。

ボトムアップモデルとは別に、視覚的注意のトップダウンモデルと呼ばれる別のモデルがある。ボトムアップモデルとは対照的に、このモデルはシーンと、明白なタスク（例えば、障害を避けること及びオブジェクトを収集すること）または特定の検索タスク中に注意が割り当てられる場所に影響を与える、対象世界に関する事前知識（例えば、椅子は天井にではなく床の上にある）のいずれかとにより始まる。タスク及びシーンに基づくこの知識はボトムアップ特徴と併せて使用され、観察されたシーン内のオブジェクトに注意を向けさせる。一部の代表的なトップダウンモデルがＲｏｔｈｋｏｐｆ，Ｃ．Ａ．，Ｂａｌｌａｒｄ，Ｄ．Ｈ．＆ Ｈａｙｈｏｅ，Ｍ．Ｍ．の「Ｔａｓｋ ａｎｄ ｃｏｎｔｅｘｔ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ Ｗｈｅｒｅ Ｙｏｕ Ｌｏｏｋ」（２００７、Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｖｉｓｉｏｎ ７（１４）：１６，１〜２０）、およびＴｏｒｒａｌｂａ，Ａ．の「Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｔａｒｇｅｔ Ｓａｌｉｅｎｃｙ」（Ａｄｖ．ｉｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ １４（ＮＩＰＳ）（２００１）（ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ，２００１）に記載されている。例えば、視覚的注意のＴｏｒｒａｌｂａのモデルは、特定のタイプのオブジェクトを含む特徴に関する事前知識と、シーン内のこれらのオブジェクトの絶対位置及び相対位置に関する情報とを有する。この事前知識は、シーン内の特定の標的の検索においてトップダウンの影響を及ぼす。

また、ボトムアップ及びトップダウンの双方の特徴を有するハイブリッドな視覚的注意モデルも存在する。

支援システム１はこのような視線予測（視覚的注意モデル）の仕組みを用いて、ブランクデザインの各単位領域の視認性スコアを求める。続いて、コンピュータはフィールド内の単位領域の視認性スコアの積算値（総和）を求める処理を各フィールドについて実行する。本明細書ではその積算値を「積算スコア」ともいう。以上の処理により、テンプレートのブランクデザインについて視線分布と各フィールドの積算スコアとが得られる。

続いて、支援システム１は、テンプレートの各フィールドに任意のサンプル値を埋めることで得られるサンプルデザインに対してブランクデザインの場合と同様の処理を実行する。この処理により、テンプレートのサンプルデザインについて視線分布と各フィールドの積算スコアとが得られる。サンプルデザインにおける視線分布および積算スコアについての統計値を求めるために、サンプルデザインは、各フィールドの値を変えることで複数個用意される。支援システム１は用意されたサンプルデザインのすべてについて視線分布と各フィールドの積算スコアとを求める。

続いて、支援システム１はサンプルデザインにおける視線分布および各フィールドの積算スコアの双方について統計値を求める。統計値の種類は限定されず、例えば支援システム１は平均値を求めてもよいし中央値を求めてもよい。続いて、支援システム１は各フィールドについて、サンプルデザインでの積算スコアの統計値からブランクデザインの積算スコアを減ずることでフィールドスコアの参考値を求める。以上の処理により、一つのテンプレートについて、視線分布の統計値と各フィールドのフィールドスコアとについての参考値が得られる。

図８，９を用いて、テンプレート９０のブランクデザイン９１およびサンプルデザイン９２についてフィールドスコアの参考値を計算する例を説明する。

まず、支援システム１はブランクデザイン９１をｍ×ｎ個の単位領域に分割する。なお、ｍ＝ｎでもよい。続いて、支援システム１はブランクデザイン９１について視線予測を実行することで、ブランクデザイン９１の各単位領域（ｉ，ｊ）（ただし、１≦ｉ≦ｍ，１≦ｊ≦ｎ）について視認性スコアＶ_ｂ（ｉ，ｊ）を算出する。続いて、支援システム１はブランクデザイン９１の各フィールドについて、フィールド内の視認性スコアＶ_ｂを合算することで該フィールドの積算スコアを求める。

支援システム１はこれら一連の処理をサンプルデザイン９２に対しても実行する。すなわち、支援システム１はサンプルデザイン９２をｍ×ｎ個の単位領域に分割し、各単位領域（ｉ，ｊ）（ただし、１≦ｉ≦ｍ，１≦ｊ≦ｎ）について視認性スコアＶ_ｓ（ｉ，ｊ）を算出し、サンプルデザイン９２内の各フィールドについて積算スコアを求める。図９の例は、コンピュータがサンプル値を変えながらサンプルデザイン９２に対する処理を１０回実行したことを示している。

図９の例では、ブランクデザイン９１内の会社名フィールド９１ａの積算スコアは７７であり人名フィールド９１ｂの積算スコアは１４である。一方、サンプルデザイン９２では会社名フィールド９２ａの積算スコアの平均値は約７４であり人名フィールド９２ｂの積算スコアの平均値は約４６である。したがって、このテンプレート９０における会社名フィールドのフィールドスコアの参考値は７４−７７＝−３であり、人名フィールドのフィールドスコアの参考値は４６−１４＝３２である。

会社名フィールドのフィールドスコアが小さい（この例では、積算スコアがむしろ減少している）理由は、その会社名フィールド９１ａ，９２ａの全体が、元々目立っている花のデザインと重なっており、入力された会社名が見る者にほとんど影響を与えないからと考えられる。一方、人名フィールドのフィールドスコアが大きい理由は、そのフィールド９１ｂ，９２ｂの背景がほぼ無地であるために、入力された人名が目立つからと考えられる。したがって、このテンプレート９０は、自分の名前に注目して欲しいユーザからすれば望ましいものかもしれないが、所属会社に注目して欲しいユーザからすれば望ましいものとはいえない。

テンプレートデータベース２０に記憶されるテンプレートデータの例を図１０に示す。この例では、６個の名刺テンプレートについてのレコードが示されており、フィールドについては特に会社名および人名が示されている。この例では各フィールドについてフィールドスコアの参考値のみが示されているが、テンプレートデータはブランクデザインの各フィールドの積算スコア、サンプルデザインの各フィールドの積算スコアの統計値、または各サンプルデザインの各フィールドの積算スコアを含んでもよい。図１０における「Ｎ．Ａ．」は空値を意味し、これは対応するフィールドがテンプレートに存在しないからである。

なお、テンプレートデータベース２０およびテンプレートデータの具体的な構成は図１０の態様に限定されず、任意の正規化又は冗長化を行ってもよい。

次に、テンプレートサーバ３０および解析サーバ４０について説明する。これら二つのサーバのいずれも図１１に示すようなハードウェアを備える。すなわち、これらのサーバ３０，４０は、オペレーティングシステムやアプリケーション・プログラムなどを実行するＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶部２０２と、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される補助記憶部２０３と、ネットワークカードあるいは無線通信モジュールで構成される通信制御部２０４と、キーボードやマウスなどの入力装置２０５と、ディスプレイなどの出力装置２０６とを備える。

後述するテンプレートサーバ３０および解析サーバ４０の各機能的構成要素は、ＣＰＵ２０１又は主記憶部２０２の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、ＣＰＵ２０１の制御の下で通信制御部２０４や入力装置２０５、出力装置２０６などを動作させ、主記憶部２０２又は補助記憶部２０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータやデータベースは主記憶部２０２又は補助記憶部２０３内に格納される。

このように、テンプレートサーバ３０および解析サーバ４０のハードウェア構成はユーザ端末１０と同様であるが、搭載される具体的なハードウェアモジュールの種類、性能および個数は一般にユーザ端末１０とは異なる。例えば、テンプレートサーバ３０および解析サーバ４０のそれぞれは１台のコンピュータで構成されてもよいし、複数台のコンピュータで構成されていてもよい。

図７に示すように、テンプレートサーバ３０は機能的構成要素としてテンプレート提供部３１を備える。この機能は少なくとも一つのプロセッサ（ＣＰＵ２０１）などが動作することで実現される。

テンプレート提供部３１は、ユーザ端末１０からの要求に応じて印刷物のテンプレートをそのユーザ端末１０に送信する機能要素である。テンプレート提供部３１はユーザ端末１０からテンプレート要求を受信すると、その要求に応じたテンプレートデータをテンプレートデータベース２０から読み出す。そして、テンプレート提供部３１はそのテンプレートデータをユーザ端末１０に送信する。テンプレート要求が評価対象フィールドを含む場合には、テンプレート提供部３１はその評価対象フィールドにおけるフィールドスコアの参考値の降順または昇順にテンプレートが並ぶように表示順を設定した上で、抽出したテンプレートデータをユーザ端末１０に送信する。

図７に示すように、解析サーバ４０は機能的構成要素として解析部４１を備える。この機能は少なくとも一つのプロセッサ（ＣＰＵ２０１）などが動作することで実現される。

解析部４１は、視覚的注意を惹き付ける傾向がある領域を予測する処理（視線予測）を評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、評価対象デザインおよび対応するブランクデザインの積算スコアとを算出する機能要素である。

まず、解析部４１は解析要求に含まれるテンプレートＩＤに対応するテンプレートデータをテンプレートデータベース２０から読みだすことでブランクデザインを取得する。続いて、解析部４１はそのブランクデザインに対して視線予測を実行することで、ブランクデザインの全体における視線分布を求める。また、解析部４１は解析要求で示される評価対象フィールド内の単位領域の視認性スコアを合算することで、ブランクデザイン内の評価対象フィールドの積算スコアを求める。続いて、解析部４１はブランクデザインに対して実行した処理と同じ処理を評価対象デザインに対して実行することで、評価対象デザインの全体における視線分布と、評価対象デザイン内の評価対象フィールドの積算スコアとを求める。

ブランクデザインおよび評価対象デザインのそれぞれについて視線分布および積算スコアを求める処理は、テンプレートデータベース２０に記憶させるテンプレートデータを生成するために行われる計算（図８の例を用いて説明した処理）と同様である。評価対象デザインの視線分布と、該評価デザインおよび対応するブランクデザインの積算スコアとを求めると、解析部４１はこれらの解析結果をユーザ端末１０に送信する。

解析要求が複数のテンプレートＩＤを含む場合には、解析部４１は各テンプレートＩＤについて、評価対象デザインの視線分布および積算スコアとブランクデザインの視線分布および積算スコアとを求める。そして、解析部４１はすべてのテンプレートＩＤについての解析結果をユーザ端末１０に送信する。

次に、図１２，１３を用いて、支援システム１の動作を説明するとともに本実施形態に係る視線予測方法について説明する。

まず、ユーザ端末１０において、解析要求部１２が入力されたフィールド値と指定された評価対象フィールドとを受け付ける（ステップＳ１１、受付ステップ）。また、テンプレート取得部１１がテンプレート要求をテンプレートサーバ３０に送信する（ステップＳ１２）。テンプレートサーバ３０ではテンプレート提供部３１がその要求に対応するテンプレートデータをテンプレートデータベース２０から抽出し（ステップＳ１３）、そのテンプレートデータをユーザ端末１０に送信する（ステップＳ１４）。ユーザ端末１０では、テンプレート取得部１１がそのテンプレートデータを受信して画面上にテンプレートの一覧を表示する（ステップＳ１５）。続いて、解析要求部１２がユーザにより選択されたテンプレートを受け付け（ステップＳ１６、受付ステップ）、そのテンプレートにフィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成する（ステップＳ１７、生成ステップ）。

続いて、解析要求部１２が解析要求を解析サーバ４０に送信する（ステップＳ１８）。解析サーバ４０では、解析部４１がその解析要求のテンプレートＩＤで示されるブランクデザインの視線分布を求めるとともに、該ブランクデザイン内の評価対象フィールドの積算スコアを求める（ステップＳ１９、算出ステップ）。また、解析部４１はその解析要求に含まれる評価対象デザインの視線分布を求めるとともに、該評価対象デザイン内の評価対象フィールドの積算スコアを求める（ステップＳ２０、算出ステップ）。そして、解析部４１はこれらの解析結果をユーザ端末１０に送信する（ステップＳ２１）。ユーザ端末１０では算出部１３が評価対象デザインとブランクデザインとの間の積算スコアの差分をフィールドスコアとして求める（ステップＳ２２、算出ステップ）。そして、結果出力部１４が評価対象デザインとその視線分布およびフィールドスコアとを含む評価結果を表示する（ステップＳ２３、出力ステップ）。

次に、図１４を用いて、支援システム１を実現するための視線予測プログラムＰを説明する。

視線予測プログラムＰは、クライアントプログラムＰ１、テンプレート提供プログラムＰ２、および解析プログラムＰ３を含む。クライアントプログラムＰ１はコンピュータをユーザ端末１０として機能させるソフトウェアである。テンプレート提供プログラムＰ２はコンピュータをテンプレートサーバ３０として機能させるソフトウェアである。解析プログラムＰ３はコンピュータを解析サーバ４０として機能させるソフトウェアである。

クライアントプログラムＰ１は、メインモジュールＰ１０、テンプレート取得モジュールＰ１１、解析要求モジュールＰ１２、算出モジュールＰ１３、および結果出力モジュールＰ１４を備える。メインモジュールＰ１０は、クライアント側の処理を統括的に制御する部分である。テンプレート取得モジュールＰ１１、解析要求モジュールＰ１２、算出モジュールＰ１３、および結果出力モジュールＰ１４を実行することにより実現される機能はそれぞれ、上記のテンプレート取得部１１、解析要求部１２、算出部１３、および結果出力部１４の機能と同様である。

テンプレート提供プログラムＰ２は、メインモジュールＰ２０およびテンプレート提供モジュールＰ２１を備える。メインモジュールＰ２０は、テンプレート提供処理を統括的に制御する部分である。テンプレート提供モジュールＰ２１を実行することにより実現される機能は上記のテンプレート提供部３１の機能と同様である。

解析プログラムＰ３は、メインモジュールＰ３０および解析モジュールＰ３１を備える。メインモジュールＰ３０は、解析処理を統括的に制御する部分である。解析モジュールＰ３１を実行することにより実現される機能は上記の解析部４１の機能と同様である。

視線予測プログラムＰは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等の有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、視線予測プログラムＰは、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。クライアントプログラムＰ１、テンプレート提供プログラムＰ２、および解析プログラムＰ３は一括で提供されてもよいし別個に提供されてもよい。

以上説明したように、本発明の一側面に係る視線予測システムは、一または複数のプロセッサを備え、少なくとも一つのプロセッサが、テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれる１以上のフィールド値と、該１以上のフィールドから選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付け、テンプレートにフィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成し、視覚的注意を惹き付ける傾向がある領域を予測する視線予測を評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、該評価対象デザイン内の評価対象フィールドが視覚的注意を惹き付ける度合を示すフィールドスコアとを算出し、視線分布およびフィールドスコアの少なくとも一方をユーザに対して出力する。

また、本発明の一側面に係る視線予測方法は、少なくとも一つのプロセッサが、テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれるフィールド値と、該１以上のフィールドから選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付ける受付ステップと、少なくとも一つのプロセッサが、テンプレートにフィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成する生成ステップと、少なくとも一つのプロセッサが、視覚的注意を惹き付ける傾向がある領域を予測する視線予測を評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、該評価対象デザイン内の評価対象フィールドが視覚的注意を惹き付ける度合を示すフィールドスコアとを算出する算出ステップと、少なくとも一つのプロセッサが、視線分布およびフィールドスコアの少なくとも一方をユーザに対して出力する出力ステップとを含む。

また、本発明の一側面に係る視線予測プログラムは、テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれるフィールド値と、該１以上のフィールドから選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付ける受付ステップと、テンプレートにフィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成する生成ステップと、視覚的注意を惹き付ける傾向がある領域を予測する視線予測を評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、該評価対象デザイン内の評価対象フィールドが視覚的注意を惹き付ける度合を示すフィールドスコアとを算出する算出ステップと、視線分布およびフィールドスコアの少なくとも一方をユーザに対して出力する出力ステップとをコンピュータに実行させる。

このような側面においては、テンプレートおよびフィールド値から生成された評価対象デザインに対して視線分布が算出されるだけでなく、選択された評価対象フィールドに対してフィールドスコアが算出され、これら２種類の結果の少なくとも一方が出力される。ユーザはその出力結果を見ることで、データが埋め込まれる部分のうち特に知りたい部分（評価対象フィールド）における視覚的効果を知ることができる。本実施形態のように視線分布と評価対象フィールドのフィールドスコアとの双方が出力された場合には、ユーザはデザイン全体における視覚的効果の傾向と評価対象フィールドにおける視覚的効果とを見比べながら、評価対象フィールドの視覚的効果をより明確に知ることができる。

本発明の別の側面では、少なくとも一つのプロセッサが、評価対象デザイン内の評価対象フィールドに含まれる単位領域の視認性スコアの積算値を算出し、該積算値を用いてフィールドスコアを算出してもよい。評価対象フィールド内の視認性スコアの積算値を用いることで、該評価対象フィールドがどのくらい視覚的注意を惹き付けるかを直感的に示すことができる。

本発明の別の側面では、少なくとも一つのプロセッサが、１以上のフィールド値が埋め込まれていないテンプレートに視線予測を適用することで、該テンプレート内の評価対象フィールドに含まれる単位領域の視認性スコアの積算値を算出し、評価対象デザインの積算値とテンプレートの積算値との差分をフィールドスコアとして算出してもよい。フィールド値が埋め込まれる前後における視認性スコアの積算値の差分を用いることで、評価対象フィールドに埋め込まれたフィールド値そのものがどのくらい視覚的注意を引き付けるかをより正確に示すことができる。

本発明の別の側面では、少なくとも一つのプロセッサが、記憶部から読み出した１以上のテンプレートをユーザに対して表示し、１以上のテンプレートから選択されたテンプレートの入力を受け付けてもよい。選択の候補となるテンプレートをユーザに提示することで該ユーザは簡単にテンプレートを選ぶことができる。

本発明の別の側面では、１以上のテンプレートのそれぞれに、該テンプレート内の各フィールドのフィールドスコアの参考値が予め関連付けられており、少なくとも一つのプロセッサが、参考値の降順または昇順に１以上のテンプレートをユーザに対して表示してもよい。フィールドスコアの参考値に基づいてテンプレートを表示することで、ユーザは、意図する部分が相手に最も注目してもらえそうなデザインを選ぶことができる。

本発明の別の側面では、少なくとも一つのプロセッサが、複数のテンプレートについて入力を受け付け、複数のテンプレートのそれぞれにフィールド値を埋め込むことで複数の評価対象デザインを生成し、複数のテンプレートのそれぞれについて視線分布およびフィールドスコアを算出し、フィールドスコアの降順または昇順に複数の評価対象デザインの結果を出力してもよい。

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。

上記実施形態ではフィールドスコアが積算スコアの差分であったが、フィールドスコアの計算方法はこれに限定されない。例えば、視線予測システムは、評価対象デザインとブランクデザインとの間における、評価対象フィールド内の各単位領域の視認性スコアの差分を求め、その差分を合算することでフィールドスコアを得てもよい。ただし、この変形例と上記実施形態との相違は計算手順のみであり、最終的に得られるフィールドスコアは同じである。したがって、この変形例は、評価対象デザインの積算スコアとブランクデザインの積算スコアとの差分をフィールドスコアとして算出することと同義であり、上記実施形態と実質的に同一である。

あるいは、視線予測システムは評価対象デザインにおける評価対象フィールドの積算スコアをそのままフィールドスコアとして設定してもよい。この場合にはフィールドスコアを得るためにブランクデザインに対して視線予測を実行する必要がないので、フィールドスコアを簡単に求めることができる。

あるいは、視線予測システムは算出したフィールドスコアの値をそのまま出力するのではなく、計算値をランキングなどの評価値に変換した上で、変換後の値をフィールドスコアとして出力してもよい。例えば、視線予測システムは、ＡランクからＥランクまでの５段階のランクや１０段階評価などの態様でフィールドスコアを出力してもよい。

上記実施形態では支援システム１が視線分布と評価対象フィールドのフィールドスコアとの双方を出力したが、視線予測システムはこれらの二つの結果のどちらか一方のみをユーザに対して出力してもよい。

本発明は単体のコンピュータにも適用可能である。例えば、視線予測システム全体の機能をユーザ端末に実装してもよい。あるいは、テンプレートサーバ３０および解析サーバ４０の機能をユーザ端末に実装し、テンプレートデータベース２０をネットワーク上に配置してもよい。この場合には、ユーザ端末はそのテンプレートデータベース２０にアクセスしてテンプレートデータを取得する。あるいは、ユーザ端末がテンプレートデータベース２０およびテンプレートサーバ３０の機能も備え、そのユーザ端末がネットワークを介して解析サーバ４０にアクセスしてもよい。

当然ながら、画像全体の視線分布と該画像の特定の部分におけるフィールドスコアとを出力するのであれば、視線予測システムは支援システム１以外の任意の目的で用いられてよい。

１…支援システム（視線予測システム）、１０…ユーザ端末、１１…テンプレート取得部、１２…解析要求部、１３…算出部、１４…結果出力部、２０…テンプレートデータベース（記憶部）、３０…テンプレートサーバ、３１…テンプレート提供部、４０…解析サーバ、４１…解析部、Ｐ…視線予測プログラム、Ｐ１…クライアントプログラム、Ｐ１０…メインモジュール、Ｐ１１…テンプレート取得モジュール、Ｐ１２…解析要求モジュール、Ｐ１３…算出モジュール、Ｐ１４…結果出力モジュール、Ｐ２…テンプレート提供プログラム、Ｐ２０…メインモジュール、Ｐ２１…テンプレート提供モジュール、Ｐ３…解析プログラム、Ｐ３０…メインモジュール、Ｐ３１…解析モジュール。

Claims (8)

1. 一または複数のプロセッサを備え、
   少なくとも一つの前記プロセッサが、
   テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれる１以上のフィールド値と、該１以上のフィールドから選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付け、
   前記テンプレートに前記フィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成し、
   視覚的注意を惹き付ける傾向がある領域を予測する視線予測を前記評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、該評価対象デザイン内の前記評価対象フィールドが視覚的注意を惹き付ける度合を示すフィールドスコアとを算出し、
   前記視線分布および前記フィールドスコアの少なくとも一方を前記ユーザに対して出力する、
   視線予測システム。
2. 前記少なくとも一つのプロセッサが、前記評価対象デザイン内の前記評価対象フィールドに含まれる単位領域の視認性スコアの積算値を算出し、該積算値を用いて前記フィールドスコアを算出する、
   請求項１に記載の視線予測システム。
3. 前記少なくとも一つのプロセッサが、
   前記１以上のフィールド値が埋め込まれていない前記テンプレートに前記視線予測を適用することで、該テンプレート内の前記評価対象フィールドに含まれる単位領域の視認性スコアの積算値を算出し、
   前記評価対象デザインの前記積算値と前記テンプレートの前記積算値との差分を前記フィールドスコアとして算出する、
   請求項２に記載の視線予測システム。
4. 前記少なくとも一つのプロセッサが、
   記憶部から読み出した１以上の前記テンプレートを前記ユーザに対して表示し、
   前記１以上のテンプレートから選択されたテンプレートの入力を受け付ける、
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の視線予測システム。
5. 前記１以上のテンプレートのそれぞれに、該テンプレート内の各フィールドのフィールドスコアの参考値が予め関連付けられており、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、前記参考値の降順または昇順に前記１以上のテンプレートを前記ユーザに対して表示する、
   請求項４に記載の視線予測システム。
6. 前記少なくとも一つのプロセッサが、
   複数の前記テンプレートについて前記入力を受け付け、
   前記複数のテンプレートのそれぞれに前記フィールド値を埋め込むことで前記複数の評価対象デザインを生成し、
   前記複数のテンプレートのそれぞれについて前記視線分布および前記フィールドスコアを算出し、
   前記フィールドスコアの降順または昇順に前記複数の評価対象デザインの結果を出力する、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の視線予測システム。
7. 少なくとも一つのプロセッサが、テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれるフィールド値と、該１以上のフィールドから選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付ける受付ステップと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、前記テンプレートに前記フィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成する生成ステップと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、視覚的注意を惹き付ける傾向がある領域を予測する視線予測を前記評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、該評価対象デザイン内の前記評価対象フィールドが視覚的注意を惹き付ける度合を示すフィールドスコアとを算出する算出ステップと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、前記視線分布および前記フィールドスコアの少なくとも一方を前記ユーザに対して出力する出力ステップと
   を含む視線予測方法。
8. テンプレートの１以上のフィールドに埋め込まれるフィールド値と、該１以上のフィールドから選択された評価対象フィールドとを含む入力をユーザから受け付ける受付ステップと、
   前記テンプレートに前記フィールド値を埋め込むことで評価対象デザインを生成する生成ステップと、
   視覚的注意を惹き付ける傾向がある領域を予測する視線予測を前記評価対象デザインに適用することで、該評価対象デザインの全体における視線分布と、該評価対象デザイン内の前記評価対象フィールドが視覚的注意を惹き付ける度合を示すフィールドスコアとを算出する算出ステップと、
   前記視線分布および前記フィールドスコアの少なくとも一方を前記ユーザに対して出力する出力ステップと
   をコンピュータに実行させる視線予測プログラム。