JP2017058822A - 計算装置、計算方法、計算システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかを計算する装置、方法、システム及びプログラムを提供する。【解決手段】計算装置が、画像データを入力し、変換して、画像データが示す２つのオブジェクトＯＢ１、ＯＢ２の色彩情報をそれぞれ求める。前記色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量及び成分値のそれぞれの歪度に基づいて第２統計量をそれぞれ計算し、第１統計量及び第２統計量の線形和を計算する。【選択図】図１

Description

本発明は、計算装置、計算方法、計算システム及びプログラムに関する。

従来、色見本等を示すカラーチャート等が知られている。

また、例えば、人種の肌色を示すのに、明度別に設けられた複数の肌色を示す表示部を有するカラーチャートを用いる方法が知られている（特許文献１参照）。

しかしながら、従来の方法では、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できないことが課題となる。

本発明の１つの側面は、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる計算装置を提供することを目的とする。

一態様における、計算装置は、画像データを入力する入力部と、前記画像データを変換して、前記画像データが示す２つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める変換部と、前記色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量及び前記成分値のそれぞれの歪度に基づいて第２統計量をそれぞれ計算する統計量計算部と、前記第１統計量及び前記第２統計量の線形和を計算する線形和計算部とを備える。

２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる。

本発明の一実施形態に係るオブジェクトの使用例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る計算装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置によるオブジェクトを示す画像データの入力例を示す図である。 本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の処理結果例を示す図である。 本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置による人肌のオブジェクトを示す画像データの入力例を示す図である。 本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置によるオブジェクトが人肌である場合の全体処理の処理結果例を示す図である。 本発明の第１実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。 本発明の第２実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。 本発明の第３実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。 本発明の第４実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る計算装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る計算システムの一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について説明する。

（第１実施形態）
（オブジェクトの使用例）
図１は、本発明の一実施形態に係るオブジェクトの使用例を示す図である。

例えば、ディスプレイ１に接続されるＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）２が、評価者３に対して２つのオブジェクトを表示する。具体的には、図示するように、オブジェクトを示す画像データに基づいて、ＰＣ２は、ディスプレイ１上に、第１オブジェクトＯＢ１と、第２オブジェクトＯＢ２とをそれぞれ表示する。

第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２は、例えば、人、人の一部である人肌、物体又は風景等をそれぞれ示す。また、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２は、色の平均値、光沢、コントラスト、反射特性又はこれらの組み合わせ等の光学特性が異なる。例えば、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２は、光沢が異なる同一の被写体をそれぞれ示す。

これに対して、評価者３は、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２がそれぞれ異なるか否か、即ち、差があるか否かを回答して、評価する。例えば、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２のそれぞれの光学特性が異なるように設定されても、人による評価、いわゆる主観評価では、差がないと評価される場合がある。一方で、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２のそれぞれの光学特性が異なるように設定されると、主観評価では、評価者３が高い確率で差があると評価する場合がある。

このように、光学特性を変更して、光学特性がそれぞれ異なる２つのオブジェクトが表示されても、人による評価では、差があると評価される場合と、差がないと評価される場合とがある。

本発明の一実施形態に係る計算装置は、例えば、図示するように評価される２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかを計算する。

なお、オブジェクトの評価方法は、図示するような方法に限られない。例えば、２つのオブジェクトは、ディスプレイ１以外の表示装置で表示されてもよい。また、１つの表示装置によって、２つのオブジェクトが表示される必要はなく、それぞれ異なる表示装置又はタイミングで表示されてもよい。

（計算装置のハードウェア構成例）
図２は、本発明の一実施形態に係る計算装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図示するように、計算装置は、例えば、ＰＣ又はサーバ等の情報処理装置である。

計算装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０Ｈ１と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０Ｈ２とを有する。さらに、計算装置１０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０Ｈ３と、ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１０Ｈ４とを有する。図示するように、各ハードウェア資源は、バス（Ｂｕｓ）によって接続される。

ＣＰＵ１０Ｈ１は、プログラム等に基づいて、各種演算及びデータの加工を行う演算装置である。また、ＣＰＵ１０Ｈ１は、プログラム等に基づいて、各ハードウェア資源を制御する制御装置である。

ＲＡＭ１０Ｈ２及びＲＯＭ１０Ｈ３は、プログラム及びデータ等を記憶する記憶装置である。なお、計算装置１０は、ハードディスク等の補助記憶装置を更に有してもよい。

ＩＦ１０Ｈ４は、データ及びユーザによる操作等を入出力する入力装置、出力装置又はこれらの組み合わせである。例えば、ＩＦ１０Ｈ４は、ネットワーク等を介して画像データ等のデータを入出力するコネクタ及び処理ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等である。また、ＩＦ１０Ｈ４は、キーボード、マウス又はタッチパネル等によってユーザによる操作を入力する。さらに、ＩＦ１０Ｈ４は、ディスプレイ等の表示装置によって、ユーザに対して、画像、計算結果、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）又はこれらの組み合わせを出力する。

なお、ハードウェア構成は、図示する構成に限られない。例えば、計算装置は、図示する以外のハードウェア資源を更に有してもよい。また、計算装置は、複数の装置で構成されてもよい。

（全体処理例）
図３は、本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ０１では、計算装置は、オブジェクトを示す画像データを入力する。具体的には、計算装置は、１つの画像に、２つ以上のオブジェクトを示す画像データを入力する。なお、計算装置は、異なる画像データ、即ち、１つの画像に１つのオブジェクトを示す画像データを複数入力してもよい。

以下、入力される画像データが示す２つのオブジェクトのうち、一方のオブジェクトを「第１オブジェクト」とし、他方のオブジェクトを「第２オブジェクト」とする。

また、画像データは、例えば、ｓＲＧＢ値でオブジェクトを示す。以下、画像データの色空間がｓＲＧＢ値である例で説明する。

ステップＳ０２では、計算装置は、入力される画像データを変換する。次に、計算装置は、２つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める。具体的には、ステップＳ０２では、計算装置は、それぞれのオブジェクトのｓＲＧＢ値を変換して、色彩情報の例であるＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値をそれぞれ求める。

なお、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊値は、ＣＩＥ（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ ｄｅ ｌｅｃｌａｉｒａｇｅ、国際照明委員会）で規定される値である。Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊値を用いると、計算装置は、人の色覚に近い色空間で画像を扱うことができる。

また、ｓＲＧＢ値からＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値への変換は、例えば、ＩＥＣ６１９６６−２−１：１９９９等で規定される変換式等を用いると実現できる。具体的には、ｓＲＧＢ値からＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値への変換では、計算装置は、まず、下記（１）式等を用いて、入力されるｓＲＧＢ値、即ち、非線形なｓＲＧＢ値を線形なｓＲＧＢ値に変換する。

次に、ｓＲＧＢ値からＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値への変換では、計算装置は、下記（２）式等を用いて、上記（１）式による変換で算出される線形なｓＲＧＢ値をＸＹＺ（ＣＩＥ１９３１）値に変換する。

続いて、ｓＲＧＢ値からＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値への変換では、計算装置は、下記（３）式等を用いて、上記（２）式による変換で算出されるＸＹＺ値をＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値に変換する。

ステップＳ０３では、計算装置は、第１統計量及び第２統計量をそれぞれ計算する。具体的には、ステップＳ０３では、計算装置は、まず、第１オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有する各成分値のそれぞれの平均値を計算する。同様に、計算装置は、第２オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有する各成分値のそれぞれの平均値を計算する。次に、計算装置は、計算される第１オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値及び第２オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有する各成分値のそれぞれの平均値に基づいて、第１統計量を計算する。

即ち、第１統計量は、例えば、下記（４）式のように計算される統計量である。

さらに、ステップＳ０３では、計算装置は、まず、第１オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有するＬ^＊成分値の歪度を計算する。同様に、計算装置は、第２オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有するＬ^＊成分値の歪度を計算する。次に、計算装置は、計算される第１オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値及び第２オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有するＬ^＊成分値のそれぞれの歪度に基づいて、第２統計量を計算する。例えば、第２統計量は、下記（５）式のように計算される統計量である。

なお、計算される統計量は、平均値及び歪度に限られない。例えば、統計量は、上記以外の２種類以上、かつ、複数の次元の要約統計量等でもよい。具体的には、１次元から４次までの要約統計量は、平均値、標準偏差、歪度又は尖度のそれぞれの次数のモーメント等である。

ステップＳ０４では、計算装置は、第１統計量及び第２統計量の線形和を計算する。具体的には、ステップＳ０４では、計算装置は、例えば、下記（６）式のように線形和を計算する。

なお、上記（６）式における係数及び定数は、あらかじめ主観評価による実験で求められる値を回帰させると算出できる値等である。

ステップＳ０５では、計算装置は、上記（６）式によって計算される線形和を計算結果として出力する。

図４は、本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置によるオブジェクトを示す画像データの入力例を示す図である。例えば、計算装置は、図示するような画面を表示して画像データを入力する。具体的には、計算装置は、第１オブジェクト及び第２オブジェクトをそれぞれ示す画像データを入力するため、第１ボタンＢＴＮ１及び第２ボタンＢＴＮ２等のＧＵＩを表示する。

次に、第１ボタンＢＴＮ１が押されると、計算装置は、第１オブジェクトを示す画像（以下「評価画像」という。）の画像データを入力するＧＵＩを表示する。例えば、第１ボタンＢＴＮ１が押されると、計算装置は、評価画像の画像データを選択するためのウィンドウ及び入力ボタン等を表示する。次に、表示されるウィンドウを用いて画像データを指定する操作が入力されると、計算装置は、評価画像表示領域ＩＭＧ１に、指定される画像、即ち、第１オブジェクトを表示する。

同様に、第２ボタンＢＴＮ２が押されると、計算装置は、第２オブジェクトを示す画像（以下「目標画像」という。）の画像データを入力するＧＵＩを表示する。例えば、評価画像と同様に、第２ボタンＢＴＮ２が押されると、計算装置は、目標画像の画像データを選択するためのウィンドウ及び入力ボタン等を表示する。次に、表示されるウィンドウを用いて画像データを指定する操作が入力されると、計算装置は、目標画像表示領域ＩＭＧ２に、指定される画像、即ち、第２オブジェクトを表示する。

なお、画像データの入力は、図示する方法に限られない。例えば、評価画像及び目標画像の画像データは、１つのデータでもよい。また、第１オブジェクトを示す画像が目標画像等であってもよい。

評価画像及び目標画像、即ち、第１オブジェクト及び第２オブジェクトをそれぞれ示す画像データがそれぞれ入力されると（図３に示すステップＳ０１）、計算装置は、図３に示すステップＳ０２乃至ステップＳ０４を行う。次に、計算装置は、計算結果を表示する（図３に示すステップＳ０５）。

図５は、本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の処理結果例を示す図である。具体的には、図５は、図４に示すＧＵＩ等によって、画像データが入力され、図３に示すステップＳ０５が行われた場合の例を示す。

なお、図５は、図４に示すＧＵＩ等によって、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２として、それぞれ人の顔を示す画像データが入力される例である。この例では、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２は、それぞれの光学特性等が異なるとする。

また、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２を示す画像は、例えば、写真等の撮像装置によって撮像される画像である。なお、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２を示す画像は、いわゆるポリゴン等のように、描画ツール等で作成された画像等でもよい。

図５では、計算結果は、評価値ＥＶで出力される。なお、図５は、図３に示す処理による計算で「０．１７３」と計算される場合の例である。この例では、評価値ＥＶは、「（１−０．１７３）×１００＝８２．７」である。なお、図５では、評価値ＥＶは、百分率の形式で示すとする。

評価値ＥＶは、第１オブジェクト及び第２オブジェクトを図１に示す方法等で人に評価させた場合に、人によって差があると評価されるかを示す値である。具体的には、評価値ＥＶの数値が高いと、第１オブジェクト及び第２オブジェクトは、差があると評価される可能性が高い。一方、評価値ＥＶの数値が低いと、第１オブジェクト及び第２オブジェクトは、差があると評価される可能性が低い。即ち、図５では、評価値ＥＶは、人によって差があると評価される確率を示す。

例えば、１つの画像の光学特性等を変更して生成される画像は、人の目には、元の画像からの変化がわかりにくい場合がある。これに対して、本発明に係る実施形態では、計算装置は、評価値ＥＶ等を計算する。評価値ＥＶ等が計算され、計算装置が評価値ＥＶ等を示すと、人によってどの程度差があると評価されるかが数値でわかるようになる。即ち、計算装置は、評価値ＥＶ等を計算することによって、画像の見え方等を人の感覚に近い尺度で、定量的に示すことができる。

なお、オブジェクトを示す画像は、人肌を示す画像であるのが望ましい。即ち、２つのオブジェクトによって評価されるのは、人肌であるのが望ましい。例えば、オブジェクトを人肌とする場合は、化粧の品質を評価する場合等である。

図６は、本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置による人肌のオブジェクトを示す画像データの入力例を示す図である。例えば、オブジェクトを示す画像が人肌を示す画像である場合には、図示するように、計算装置は、図４と同様なＧＵＩを表示する。

図６では、第１オブジェクトを示す画像データが、第１ボタンＢＴＮ１を押して入力される。なお、第１オブジェクトを示す画像は、例えば、化粧後の人肌を示す画像である。一方、第２オブジェクトを示す画像データが、第２ボタンＢＴＮ２を押して入力される。なお、第２オブジェクトを示す画像は、例えば、モデルに対して理想的な化粧を行った後の人肌を示す画像である。

図７は、本発明の第１実施形態の一実施形態に係る計算装置によるオブジェクトが人肌である場合の全体処理の処理結果例を示す図である。具体的には、図７は、図６に示すＧＵＩ等によって、画像データが入力され、図３に示すステップＳ０５が行われた場合の例を示す。

なお、図７は、図６に示すＧＵＩ等によって、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２として、それぞれ人の顔の一部である人肌を示す画像データが入力される例である。この例では、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２は、それぞれの光学特性等が異なるとする。

図７では、計算結果は、図５と同様に、評価値ＥＶで出力される。なお、図７は、図３に示す処理による計算で「０．２５８」と計算される場合の例である。この例では、評価値ＥＶは、「（１−０．２５８）×１００＝７４．２」である。このように、オブジェクトを示す画像が人肌を示す画像であると、計算装置は、化粧の品質を評価することができる。即ち、図７のように、理想的な化粧が行われた状態に対して、どの程度同じような化粧が行えているかを評価値ＥＶ等によって、計算装置は、人の感覚に近い尺度で、定量的に示すことができる。

（実験結果例）
図８は、本発明の第１実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。図８は、オブジェクトを示す４５個の画像を用いた実験結果を示す。この画像は、光学特性が異なる４５個のオブジェクトを示す。この実験結果は、４５個の画像から２つの画像、即ち、９９０対のオブジェクトを示す画像を選択して、入力した実験結果である。

具体的には、図８は、２つのオブジェクトを２４人の被験者に表示し、２つのオブジェクトが異なるか否かを回答させた集計結果、即ち、主観評価結果を縦軸に示す。なお、図８では、「差がある」と多く回答されたオブジェクトの対は、「１」に近い方、即ち、図内では上の方にプロットされる。一方、図８では、「差がない」と多く回答されたオブジェクトの対は、「０」に近い方、即ち、図内では下の方にプロットされる。このようにすると、図８では、人の感覚で、異なるように見えるオブジェクトの対は、上の方にプロットされる。これに対して、図８では、人の感覚で、同一又は類似に見えるオブジェクトの対は、下の方にプロットされる。なお、図８では、直線は、回帰直線を示す。

一方、図８は、２つのオブジェクトを示す画像データを入力して、図３に示す処理によって計算された計算結果を横軸に示す。なお、計算では、上記（６）式における係数及び定数は、「Ａ＝０．１１」、「Ｂ＝０．６６」及び「Ｃ＝０．２８」として計算した結果である。

図８の横軸では、計算結果に基づいて、「差がある」と回答される可能性が高いオブジェクトの対は、「１．４」に近い方、即ち、図内では右の方にプロットされる。一方、図８の横軸では、計算結果に基づいて、「差がない」と回答される可能性が低いオブジェクトの対は、「０」に近い方、即ち、図内では左の方にプロットされる。

実験結果では、主観評価結果と、計算結果との相関係数は、「０．８」以上となった。この実験結果が示すように、計算装置は、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが精度良く計算できる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、例えば、第１実施形態と同様の図２に示すハードウェア構成となる計算装置が用いられる。したがって、ハードウェア構成に係る説明は、省略する。第２実施形態は、第１実施形態と比較すると、全体処理が異なる。

図９は、本発明の第２実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。第１実施形態と比較すると、図９に示す処理は、ステップＳ２１が加わり、ステップＳ０５がステップＳ２２となる点が異なる。以下、第１実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、説明を省略する。

ステップＳ２１では、計算装置は、線形和をロジスティック回帰する。具体的には、ステップＳ２１では、計算装置は、例えば、下記（７）式のように線形和をロジスティック回帰する。

なお、上記（７）式における係数及び定数は、あらかじめ主観評価による実験で求められる値を回帰させると算出できる値等である。

ステップＳ２２では、計算装置は、上記（７）式によって計算されるロジスティック回帰結果を計算結果として出力する。

また、図９に示す入力及び出力等は、例えば、第１実施形態と同様に、図４乃至図７に示すように行われる。

（実験結果例）
図１０は、本発明の第２実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。図１０は、図８と同様の条件で行った実験結果を示す。即ち、図１０では、図８と同様に、主観評価が縦軸で示され、図９に示す処理による計算結果が横軸で示される。なお、計算では、上記（７）式における係数及び定数は、「Ｄ＝７．１４」及び「Ｅ＝３．８２」として計算した結果である。

実験結果では、主観評価結果と、計算結果との相関係数は、「０．８８」以上となった。この実験結果が示すように、計算装置は、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが精度良く計算できる。

（第３実施形態）
第３実施形態では、例えば、第１実施形態と同様の図２に示すハードウェア構成となる計算装置が用いられる。したがって、ハードウェア構成に係る説明は、省略する。第３実施形態は、第１実施形態と比較すると、全体処理が異なる。

図１１は、本発明の第３実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。第１実施形態と比較すると、図１１に示す処理は、ステップＳ３１以降の処理が異なる。以下、第１実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、説明を省略する。

ステップＳ３１では、計算装置は、第１統計量、第３統計量及び第４統計量をそれぞれ計算する。具体的には、まず、ステップＳ３１では、計算装置は、例えば、第１統計量を上記（４）式によって計算する。

また、ステップＳ３１では、計算装置は、第１オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有する各成分値の標準偏差をそれぞれ計算する。同様に、計算装置は、第２オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有する各成分値の標準偏差をそれぞれ計算する。次に、計算装置は、計算される第１オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値及び第２オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有するＬ^＊成分値のそれぞれの標準偏差に基づいて、第３統計量を計算する。例えば、第３統計量は、下記（８）式のように計算される統計量である。

さらに、ステップＳ３１では、計算装置は、第１オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有する各成分値の歪度を計算する。同様に、計算装置は、第２オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有する各成分値の歪度を計算する。次に、計算装置は、計算される第１オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値及び第２オブジェクトのＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値が有する各成分値のそれぞれの歪度に基づいて、第４統計量を計算する。例えば、第４統計量は、下記（９）式のように計算される統計量である。

ステップＳ３２では、計算装置は、第１統計量、第３統計量及び第４統計量の線形和を計算する。具体的には、ステップＳ３２では、計算装置は、例えば、下記（１０）式のように線形和を計算する。

なお、上記（１０）式における係数及び定数は、あらかじめ主観評価による実験で求められる値を回帰させると算出できる値等である。

ステップＳ３３では、計算装置は、上記（１０）式によって計算される線形和を計算結果として出力する。

また、図１１に示す入力及び出力等は、例えば、第１実施形態と同様に、図４乃至図７に示すように行われる。

（実験結果例）
図１２は、本発明の第３実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。図１２は、図８と同様の条件で行った実験結果を示す。即ち、図１２は、図８と同様に、主観評価が縦軸で示され、図１１に示す処理による計算結果が横軸で示される。なお、計算では、上記（１０）式における係数及び定数は、「Ｆ＝０．１１」、「Ｇ＝０．０２４」、「Ｈ＝０．３３」及び「Ｉ＝０．２１」として計算した結果である。

実験結果では、主観評価結果と、計算結果との相関係数は、「０．８５」以上となった。この実験結果が示すように、計算装置は、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが精度良く計算できる。

（第４実施形態）
第４実施形態では、例えば、第１実施形態と同様の図２に示すハードウェア構成となる計算装置が用いられる。したがって、ハードウェア構成に係る説明は、省略する。第４実施形態は、第１実施形態及び第３実施形態と比較すると、全体処理が異なる。

図１３は、本発明の第４実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。第３実施形態と比較すると、図１３に示す処理は、図１１に示す処理に、ステップＳ４１が加わる点が異なる。以下、第３実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、説明を省略する。

ステップＳ４１では、計算装置は、線形和をロジスティック回帰する。具体的には、ステップＳ４１では、計算装置は、例えば、下記（１１）式のように線形和をロジスティック回帰する。

なお、上記（１１）式における係数及び定数は、あらかじめ主観評価による実験で求められる値を回帰させると算出できる値等である。

ステップＳ３３では、計算装置は、上記（１１）式によって計算されるロジスティック回帰結果を計算結果として出力する。

また、図１３に示す入力及び出力等は、例えば、第１実施形態と同様に、図４乃至図７に示すように行われる。

（実験結果例）
図１４は、本発明の第４実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。図１４は、図８と同様の条件で行った実験結果を示す。即ち、図１４は、図８と同様に、主観評価が縦軸で示され、図１３に示す処理による計算結果が横軸で示される。なお、計算では、上記（１１）式における係数及び定数は、「Ｊ＝６．８４」及び「Ｋ＝３．６２」として計算した結果である。

実験結果では、主観評価結果と、計算結果との相関係数は、「０．９」以上となった。この実験結果が示すように、計算装置は、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが精度良く計算できる。

（機能構成例）
図１５は、本発明の一実施形態に係る計算装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。具体的には、計算装置１０は、入力部１０Ｆ１と、変換部１０Ｆ２と、統計量計算部１０Ｆ３と、線形和計算部１０Ｆ４とを備える。なお、計算装置１０は、図示するように、ロジスティック回帰部１０Ｆ５を更に備えてもよい。以下、計算装置１０がロジスティック回帰部１０Ｆ５を備える例で説明する。

入力部１０Ｆ１は、画像データを入力する。画像データは、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２を示すデータである。なお、入力部１０Ｆ１は、例えば、ＩＦ１０Ｈ４（図２）等によって実現される。

変換部１０Ｆ２は、画像データを変換して、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２のＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値等の色彩情報をそれぞれ求める。なお、変換部１０Ｆ２は、例えば、ＣＰＵ１０Ｈ１（図２）等によって実現される。

統計量計算部１０Ｆ３は、色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量を計算する。さらに、統計量計算部１０Ｆ３は、色彩情報が有する成分値のそれぞれの歪度に基づいて第２統計量をそれぞれ計算する。

または、統計量計算部１０Ｆ３は、色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量を計算する。さらに、統計量計算部１０Ｆ３は、色彩情報が有する成分値のそれぞれの標準偏差に基づいて第３統計量及び色彩情報が有する成分値のそれぞれの歪度に基づいて第４統計量をそれぞれ計算する。なお、統計量計算部１０Ｆ３は、例えば、ＣＰＵ１０Ｈ１等によって実現される。

線形和計算部１０Ｆ４は、統計量計算部１０Ｆ３が第１統計量及び第２統計量をそれぞれ計算する場合には、第１統計量及び第２統計量の線形和を計算する。一方、線形和計算部１０Ｆ４は、統計量計算部１０Ｆ３が第１統計量、第３統計量及び第４統計量をそれぞれ計算する場合には、第１統計量、第３統計量及び第４統計量の線形和を計算する。なお、線形和計算部１０Ｆ４は、例えば、ＣＰＵ１０Ｈ１等によって実現される。

ロジスティック回帰部１０Ｆ５は、線形和をロジスティック回帰させる。なお、ロジスティック回帰部１０Ｆ５は、例えば、ＣＰＵ１０Ｈ１等によって実現される。

計算装置１０は、入力部１０Ｆ１によって、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２を示す画像データを入力する。次に、計算装置１０は、変換部１０Ｆ２によって、上記（１）式乃至上記（３）式等を用いて画像データを変換して、第１オブジェクトＯＢ１及び第２オブジェクトＯＢ２のＬ^＊ａ^＊ｂ^＊値等の色彩情報をそれぞれ求める。

続いて、それぞれの色彩情報が求まると、統計量計算部１０Ｆ３は、上記（４）式及び上記（５）式等に基づいて、第１統計量及び第２統計量をそれぞれ計算することができる。次に、線形和計算部１０Ｆ４は、上記（６）式等に基づいて、第１統計量及び第２統計量の線形和を計算する。このようにすると、図５等に示すように、計算装置１０は、評価値等を出力することができる。出力される評価値等から、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかがわかる。よって、計算装置１０は、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる。

また、計算装置１０は、ロジスティック回帰部１０Ｆ５によって、線形和をロジスティック回帰させると、より精度良く２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる。

さらに、それぞれの色彩情報が求まると、統計量計算部１０Ｆ３は、上記（４）式、上記（８）式及び上記（９）式等に基づいて、第１統計量、第３統計量及び第４統計量をそれぞれ計算することができる。次に、線形和計算部１０Ｆ４は、上記（１０）式等に基づいて、第１統計量、第３統計量及び第４統計量の線形和を計算する。このようにしても、図５等に示すように、計算装置１０は、評価値等を出力することができる。よって、計算装置１０は、２つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる。

（計算システム例）
なお、本発明の一実施形態に係る処理は、１以上の情報処理装置を有する計算システムによって行われてもよい。

図１６は、本発明の一実施形態に係る計算システムの一例を示す図である。例えば、計算システム１００は、計算装置１０と、ネットワークを介して計算装置１０と接続される情報処理装置１１とを有する。

図示する計算システム１００では、例えば、情報処理装置１１は、図４等に示すＧＵＩ等を表示する。一方、計算システム１００では、情報処理装置１１に入力される操作に基づいて、計算装置１０は、各種処理を行い、評価値等を計算する。次に、情報処理装置１１は、図５等のように、計算装置１０によって計算される評価値等を表示する。

なお、計算装置１０又は情報処理装置１１は、一方又は両方が複数の情報処理装置であってもよい。

（変形例）
本発明の一実施形態では、色彩情報は、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊値に限られない。例えば、色彩情報は、Ｌ^＊ｕ^＊ｖ^＊値（ＣＩＥ）等の他の色空間でもよい。なお、色彩情報の種類に応じて、上記（６）式等に示す係数及び定数は、回帰等によってそれぞれ求める必要がある。

また、本発明の一実施形態では、計算装置は、ロジスティック回帰させた箇所をｌｏｇで回帰させてもよい。

なお、本発明の一実施形態に係る処理の全部又は一部は、Ｃ言語並びにＪａｖａ（登録商標）等の低水準言語、高水準言語又はこれらの組み合わせで記述されたコンピュータに各種処理を実行させるためのプログラムによって実現されてもよい。即ち、プログラムは、計算装置等の情報処理装置又は計算システム等の情報処理システムのコンピュータに各処理を実行させるためのコンピュータプログラムである。

また、プログラムは、ＲＯＭ又はＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）等のコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶して頒布することができる。さらに、記録媒体は、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ブルーレイディスク等の光学メディア、ＳＤ（登録商標）カード又はＭＯ等でもよい。さらにまた、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。

さらに、情報処理システムは、ネットワーク等によって相互に接続される２以上の情報処理装置を有し、各種処理の全部又は一部を複数の情報処理装置が分散、並列、又は冗長してそれぞれ処理を行ってもよい。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。

ＯＢ１ 第１オブジェクト
ＯＢ２ 第２オブジェクト
１０ 計算装置
１００ 計算システム

特開２００１−７４５５６号公報

Claims (10)

1. 画像データを入力する入力部と、
   前記画像データを変換して、前記画像データが示す２つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める変換部と、
   前記色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量及び前記成分値のそれぞれの歪度に基づいて第２統計量をそれぞれ計算する統計量計算部と、
   前記第１統計量及び前記第２統計量の線形和を計算する線形和計算部と
   を備える計算装置。
2. 前記第２統計量は、前記歪度に基づいて、下記（５）式で計算される統計量である請求項１に記載の計算装置。
   
3. 画像データを入力する入力部と、
   前記画像データを変換して、前記画像データが示す２つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める変換部と、
   前記色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量、前記成分値の標準偏差に基づいて第３統計量及び前記成分値のそれぞれの歪度に基づいて第４統計量をそれぞれ計算する統計量計算部と、
   前記第１統計量、前記第３統計量及び前記第４統計量の線形和を計算する線形和計算部と
   を備える計算装置。
4. 前記第３統計量は、前記標準偏差に基づいて、下記（８）式で計算される統計量であり、かつ、前記第４統計量は、前記歪度に基づいて、下記（９）式で計算される統計量である請求項３に記載の計算装置。
   
5. 前記第１統計量は、前記平均値に基づいて、下記（４）式で計算される統計量である請求項１乃至４のいずれか一項に記載の計算装置。
   
6. 前記線形和をロジスティック回帰させるロジスティック回帰部を更に備える請求項１乃至５のいずれか一項に記載の計算装置。
7. 前記オブジェクトが人肌を示す請求項１乃至６のいずれか一項に記載の計算装置。
8. １以上の情報処理装置を有する計算システムであって、
   画像データを入力する入力部と、
   前記画像データを変換して、前記画像データが示す２つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める変換部と、
   前記色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量及び前記成分値のそれぞれの歪度に基づいて第２統計量をそれぞれ計算する統計量計算部と、
   前記第１統計量及び前記第２統計量の線形和を計算する線形和計算部と
   を備える計算システム。
9. 計算装置が行う計算方法であって、
   前記計算装置が、画像データを入力する入力手順と、
   前記計算装置が、前記画像データを変換して、前記画像データが示す２つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める変換手順と、
   前記計算装置が、前記色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量及び前記成分値のそれぞれの歪度に基づいて第２統計量をそれぞれ計算する統計量計算手順と、
   前記計算装置が、前記第１統計量及び前記第２統計量の線形和を計算する線形和計算手順と
   を含む計算方法。
10. コンピュータに計算を実行させるためのプログラムであって、
    前記コンピュータが、画像データを入力する入力手順と、
    前記コンピュータが、前記画像データを変換して、前記画像データが示す２つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める変換手順と、
    前記コンピュータが、前記色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第１統計量及び前記成分値のそれぞれの歪度に基づいて第２統計量をそれぞれ計算する統計量計算手順と、
    前記コンピュータが、前記第１統計量及び前記第２統計量の線形和を計算する線形和計算手順と
    を実行させるためのプログラム。