JP2017224127A - 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 文字列から複数の要素を含む画像を作成する。【解決手段】 本発明の情報処理装置は、対象物を表現する第１の文字列に含まれる一つ又は複数の第１の語句が対象物に関連する第１の属性に与える影響の程度を示す文字列パラメーターを決定する属性決定手段と、第１の属性と文字列パラメーターとを基に第１の文字列が対象物の要素の画像である要素画像に与える影響の程度を示す要素パラメーターを算出する要素決定手段と、要素パラメーターを基に要素画像を確定する要素画像確定手段とを含む。【選択図】 図１

Description

本発明は、情報の処理に関し、特に、画像に関する情報を処理する情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムに関する。

新たな製品の提案において、顧客などの提案先に製品の価値を分かりやすく伝えることは、重要である。しかし、ステークホルダが多様化し、製品が複雑化しているため、文書などの文字及び口頭などの音声での説明だけでは、製品の価値を伝えることが難しくなっている。

そこで、提案において、画像が広く活用されている。特に、製品の利用者が、一連の流れとして体験する内容を伝える場合、ストーリーボード（絵コンテ）という手法が、有効である（特許文献１を参照）。

ストーリーボードとは、提案の対象である製品を、画像を用いて可視化する手法である。ストーリーボードは、画像（例えば、マンガ形式）を用いて、利用者の体験及び感情を表現する。

提案に用いる画像は、製品ごとに異なる。そのため、新製品の場合、新たな画像を作成する必要がある。また、ストーリーボードに描かれる「人物（ペルソナと呼ばれることもある）」の画像は、製品の対象となる人物の特徴が視覚的に表現されていることが望ましい。しかし、製品の開発者が提案に必要な全ての画像を作成することは、一般的に難しい場合が多い。このように、特許文献１に記載の発明は、コマ割りを実現できるが、画像を作成できないという問題点があった。

そこで、各種の画像を作成する装置及びシステムが提案されている（例えば、特許文献２ないし５を参照）。

特許文献２に記載の発明は、年齢に対応した顔画像を作成する。

特許文献３に記載の発明は、キャラクタの顔及び体のパーツを選択可能に表示して、利用者に選択させる。

特許文献４に記載の発明は、抽出した単語に対応する印象度を基にキャラクタの種類と表情値を決定し、キャラクタの種類と表情値とを基に無表情ＣＧと表示値に対応するＣＧとを合成する。

特許文献５に記載の発明は、パーツ間関連度を用いて選択されたパーツに関連するパーツパネル内のパーツを並び替える、又は、選択された感情を基にパーツパネル内のパーツを並び替える。

特開２０１５−２１９６７７号公報 特開平６−３３３００５号公報 国際公開第２００９／１３３７１０号 特開２０１５−２３０６４０号公報 特開２０１５−１４１４５０号公報

製品の利用者に関する情報が文字列で表現されている場合、開発者は、文字列（例えば、職業、趣味、及び、嗜好）から適切な画像を作成することが必要となる。しかし、画像作成の専門家ではない開発者が、文字列から適切な画像を作成すること、又は、文字列から適切なパーツを選択して画像を合成することは、かなり難しい作業である。

このように、特許文献２、３、及び５に記載の発明は、文字列から適切な画像を作成できないという問題点があった。

特許文献４に記載の発明は、単語の印象度を基にキャラクタを合成する。しかし、例えば、顔は、複数の要素（眉、目、及び、口など）を含む。各要素は、同様に変化するわけではない。各要素は、例えば、状況毎にそれぞれ異なる形態に変化する。しかし、特許文献４に記載の発明は、キャラクタを作成する。つまり、特許文献４に記載の発明は、複数の要素を含む画像において、要素毎に対応できないという問題点があった。

このように、特許文献１ないし５に記載の発明は、文字列から画像を作成できないという問題点があった。

本発明の目的は、上記の問題点を解決し、文字列から複数の要素を含む画像を作成する情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラムを提供することにある。

本発明の一形態における情報処理装置は、対象物を表現する第１の文字列に含まれる一つ又は複数の第１の語句が対象物に関連する第１の属性に与える影響の程度を示す文字列パラメーターを決定する属性決定手段と、第１の属性と文字列パラメーターとを基に第１の文字列が対象物の要素の画像である要素画像に与える影響の程度を示す要素パラメーターを算出する要素決定手段と、要素パラメーターを基に要素画像を確定する要素画像確定手段とを含む。

本発明の一形態における情報処理方法は、対象物を表現する第１の文字列に含まれる一つ又は複数の第１の語句が対象物に関連する第１の属性に与える影響の程度を示す文字列パラメーターを決定し、第１の属性と文字列パラメーターとを基に第１の文字列が対象物の要素の画像である要素画像に与える影響の程度を示す要素パラメーターを算出し、要素パラメーターを基に要素画像を確定する。

本発明の一形態におけるプログラムは、対象物を表現する第１の文字列に含まれる一つ又は複数の第１の語句が対象物に関連する第１の属性に与える影響の程度を示す文字列パラメーターを決定する処理と、第１の属性と文字列パラメーターとを基に第１の文字列が対象物の要素の画像である要素画像に与える影響の程度を示す要素パラメーターを算出する処理と、要素パラメーターを基に要素画像を確定する処理とをコンピュータに実行させる。

本発明に基づけば、文字列から複数の要素を含む画像を作成するとの効果を奏することができる。

図１は、本発明における第１の実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態に係る対象画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、第１の実施形態に係る組合せ記憶部が記憶する組情報の一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係る対象画像記憶部が記憶する対象画像情報の一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係る要素画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。 図６は、第１の実施形態に係る語句記憶部が記憶する語句対応情報の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係る属性記憶部が記憶する属性対応情報の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る要素画像記憶部が記憶する要素画像対応情報の一例を示す図である。 図９は、第１の実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、第１の実施形態に係る対象画像処理部の動作の一例を示すフローチャートである。 図１１は、第１の実施形態に係る属性決定部の動作の一例を示すフローチャートである。 図１２は、第１の実施形態に係る要素決定部の動作の一例を示すフローチャートである。 図１３は、第１の実施形態に係る要素画像確定部の動作の一例を示すフローチャートである。 図１４は、第１の実施形態に係る画像合成部の動作の一例を示すフローチャートである。 図１５は、説明に用いる対象画像の一例を示す図である。 図１６は、画像合成部が合成した合成画像の一例を示す図である。 図１７は、第１の実施形態の変形例に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１８は、第１の実施形態の別の変形例に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

なお、各図面は、本発明の実施形態を説明するためのものである。ただし、本発明は、各図面の記載に限られるわけではない。また、各図面の同様の構成には、同じ番号を付し、その繰り返しの説明を、省略する場合がある。また、以下の説明に用いる図面において、本発明の説明に関係しない部分の構成については、記載を省略し、図示しない場合もある。

本発明のおける実施形態の処理対象の画像は、特に制限されない。例えば、各実施形態は、自動車などの乗り物若しくは建物の外観、人の外見の画像、又は、風景の画像を処理してもよい。ここで、外観及び外見は、対象物を外部から見た様子である。ただし、以下の説明は、一例として、人の画像（例えば、ペルソナに対応する画像）を処理対象として用いる。さらに、各実施形態は、人の画像に含まれる要素（人の部位）を制限されない。例えば、各実施形態は、全身画像を対象としてもよく、上半身画像を対象としてもよい。以下の説明では、一例として、各実施形態は、首から上の人の顔の部分の画像を用いるとする。なお、人の顔は、複数の要素（例えば、眉、目、及び、口）を含む。各実施形態は、少なくとも、対象物の画像（以下、「対象画像」と呼ぶ）に含まれる要素の画像（以下、「要素画像」と呼ぶ）を処理対象とする。例えば、対象物が人の顔の場合、各実施形態は、顔の画像（対象画像）に含まれる要素（例えば、眉、目、及び口）の画像（要素画像）を処理する。

また、各実施形態は、処理対象の文字列の処理における処理単位を限定されない。例えば、各実施形態は、単語、句、節、文、複数の文、又は、これらの組合せを処理単位としてもよい。ただし、以下の説明では、一例として、各実施形態は、処理単位として、「単語」を用いる。

なお、以下の説明において、符号を付した項目の中で所定の値を持つ項目を指定する場合、「項目＋符号＋“値”」の形式を用いる。例えば、符号「ｙｙｙ」を付した項目「ＡＡ」において値「ｘｘ」を持つ項目を、「ＡＡｙｙｙ“ｘｘ”」と表現する。

＜第１の実施形態＞
次に、発明における第１の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

［構成の説明］
まず、第１の実施形態に係る情報処理装置１０の構成について、図面を参照して説明する。

図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を表すブロック図である。

図１に示されているように、情報処理装置１０は、文字列を取得し、その文字列の対応した画像（合成画像）を作成して、出力する。

そのため、情報処理装置１０は、要素画像処理部２０と、対象画像処理部３０と、画像合成部４０と、文字列取得部５０と、画像出力部６０とを含む。

文字列取得部５０は、画像の作成対象（対象物）に関する文字列を取得する。具体的には、文字列取得部５０は、要素画像処理部２０及び対象画像処理部３０が画像を処理するために用いる文字列を取得する。そして、文字列取得部５０は、要素画像処理部２０及び対象画像処理部３０に文字列を送信する。

なお、第１の実施形態において、要素画像処理部２０が用いる文字列は、対象画像処理部３０が用いる文字列と同じでもよく、異なっていてもよく、一部が同じでもよい。以下、説明の便宜のため、要素画像処理部２０が用いる文字列を「第１の文字列」と呼び、対象画像処理部３０が用いる文字列を「第２の文字列」と呼ぶ。ただし、上記のとおり、第１の文字列は、第２の文字列と、同じでもよく、異なっていてもよく、一部が同じでもよい。

さらに、要素画像処理部２０が処理の対象として処理する語句は、対象画像処理部３０が処理の対象とする語句と同じでもよく、異なっていてもよく、一部が同じでもよい。以下、説明の便宜のため、要素画像処理部２０が処理する語句を「第１の語句」と呼び、対象画像処理部３０が処理する語句を「第２の語句」と呼ぶ。ただし、上記のとおり、第１の語句は、第２の語句と、同じでもよく、異なっていてもよく、一部が同じでもよい。

また、要素画像処理部２０が処理対象とする対象物の属性は、対象画像処理部３０が対象とする属性と同じでもよく、異なっていてもよく、一部が同じでもよい。以下、説明の便宜のため、要素画像処理部２０が用いる属性を「第１の属性」と呼び、対象画像処理部３０が処理する属性を「第２の属性」と呼ぶ。ただし、上記のとおり、第１の属性は、第２の属性と、同じでもよく、異なっていてもよく、一部が同じでもよい。

なお、第１の文字列と第２の文字列が異なる場合、文字列取得部５０は、同時に第１の文字列と第２の文字列とを取得してもよく、別々に第１の文字列と第２の文字列とを取得してもよい。

あるいは、文字列は、第１の文字列と、第２の文字列とを、区別されていない一連の文字列として含んでもよい。この場合、文字列取得部５０が、取得した文字列を、第１の文字列と第２の文字列とに分割し、要素画像処理部２０及び対象画像処理部３０に送信してもよい。あるいは、文字列取得部５０は、取得した文字列を、そのまま、要素画像処理部２０及び対象画像処理部３０に送信してもよい。この場合、要素画像処理部２０及び対象画像処理部３０が、受信した文字列から処理に必要な文字列を抽出して、動作すればよい。

また、文字列取得部５０は、取得する文字列を提供する提供元を制限されない。例えば、文字列取得部５０は、利用者が操作する図示しない装置から文字列を受信してもよい。あるいは、文字列取得部５０は、図示しない入力部を含み、その入力部を用いて文字列を取得してもよい。あるいは、文字列取得部５０は、図示しない記憶部に記憶されている文字列を取得してもよい。

さらに、文字列取得部５０は、提供元の数を制限されない。文字列取得部５０は、複数の提供元から文字列を取得してもよい。例えば、文字列取得部５０は、第１の文字列と第２の文字列とを別の提供元から取得してもよい。さらに、第１の文字列及び／又は第２の文字列が、複数に分かれている場合、文字列取得部５０は、第１の文字列及び／又は第２の文字列を、複数の提供元から取得してもよい。

以下の説明は、一例として、文字列は、第１の文字列と、第２の文字列とに分かれている。ただし、これは説明の便宜のためである。文字列は、上記のとおり、第１の文字列と第２の文字列とに分かれていなくてもよい。

対象画像処理部３０は、第２の文字列を基に対象画像を確定する。具体的には、対象画像処理部３０は、第２の文字列を基に対象画像を作成する。あるいは、対象画像処理部３０は、第２の文字列を基に、画像の集合から対象画像を選択する。あるいは、対象画像処理部３０は、第２の文字列を基に、画像の集合から画像を選択し、選択した画像を変形して対象画像を確定してもよい。

対象画像は、対象物を示す画像である。対象画像は、後ほど説明するように、画像合成部４０における画像の合成において、合成の元（基本）となる画像である。

要素画像処理部２０は、第１の文字列を用いて、要素画像を確定する。具体的には、要素画像処理部２０は、第１の文字列を基に要素画像を作成する。あるいは、要素画像処理部２０は、第１の文字列を基に、画像の集合から要素画像を選択する。あるいは、要素画像処理部２０は、第１の文字列を基に、画像の集合から画像を選択し、選択した画像を変形して要素画像を確定してもよい。

要素画像とは、より詳細に対象物の属性を示す画像である。要素画像は、後ほど説明するように、画像合成部４０における画像の合成において、対象画像に追加される画像、及び／又は、対象画像に含まれる画像と置き換えられる画像である。

例えば、対象画像が顔の画像の場合、要素画像は、目の画像、口の画像、眉の画像、髪型、及び／又は、イヤリングなどの装飾品の画像である。あるいは、対象画像が全身の画像の場合、要素画像は、上記に加え、例えば、服装の画像、靴の画像、及び／又は、鞄など携帯物の画像である。あるいは、対象画像が山の画像の場合、要素画像は、例えば、紅葉の画像、新緑の木々の画像、又は、雪景色の画像である。

画像合成部４０は、対象画像と要素画像とを合成して、出力用の画像（合成画像）を合成する。具体的には、画像合成部４０は、要素画像を、対象画像に追加する。あるいは、画像合成部４０は、対象画像に含まれる要素に対応する画像を要素画像で置き換える。

なお、画像合成部４０は、画像の合成後、合成画像に対して所定の画像処理を実行してもよい。例えば、画像合成部４０は、合成画像をサイズの変更、画像の色合いの調整、又は、平滑化などの画質を操作する動作を実行してもよい。さらに、画像合成部４０は、必要に応じて、対象画像を構成する画像の一部を削除してもよい。例えば、要素画像として眼鏡の画像を追加する場合、画像合成部４０は、眼鏡の画像を見やすくするため、対象画像における眼鏡と重なる眉の画像を削除してもよい。

画像出力部６０は、画像合成部４０が合成した合成画像を出力する。なお、画像出力部６０の出力先は、特に制限されない。例えば、情報処理装置１０が図示しない表示部を含む場合、画像出力部６０は、表示部に合成画像を表示してもよい。あるいは、画像出力部６０は、図示しない外部の装置に合成画像を出力してもよい。あるいは、情報処理装置１０が、他の動作を実行するモジュールを含む場合、画像出力部６０は、そのモジュールに合成画像を送信してもよい。

次に、対象画像処理部３０の構成について、図面を参照して説明する。

図２は、第１の実施形態に係る対象画像処理部３０の構成の一例を示すブロック図である。

図２に示されているように、対象画像処理部３０は、組合せ決定部３１０と、対象画像確定部３２０と、組合せ記憶部３３０と、対象画像記憶部３４０とを含む。

組合せ記憶部３３０は、第２の文字列に語句（第２の語句）として含まれる属性（第２の属性）の組合せに関する情報（以下、「組情報」と呼ぶ）を記憶する。

図３は、第１の実施形態に係る組合せ記憶部３３０が記憶する組情報５１１の一例を示す図である。

図３に示されている各行が、ひとつの組情報５１１である。図３に示されているように、組情報５１１は、組５２１と、一つ又は複数の属性５２２（第２の属性）とを含む。

組５２１は、組５２１を一意に識別するための識別子（ＩＤ：Identifier）である。識別子は、具体的には、値又は名称である。以下の説明では、識別子の一例として、図３に示されているように数値を用いる。

属性５２２は、各組５２１に含まる属性の値又は範囲を示す。なお、組情報５１１に含まれる組５２１は、すべての属性５２２を含まず、一部の属性５２２を含んでもよい。例えば、組５２１“０２１”は、属性５２２“性別”として「男性」を、属性５２２“職業”として「医師」を含む。

このように、組情報５１１は、組５２１と属性５２２（第２の属性）とを対応付ける情報である。

なお、図３は、組情報５１１の一例である。組情報５１１が含む属性５２２の数は、図３に示される数に限られない。属性５２２の数は、１ないし３、又は、４を超えてもよい。

対象画像記憶部３４０は、組５２１と関連付けて対象画像５２３を記憶する。

図４は、第１の実施形態に係る対象画像記憶部３４０が記憶する対象画像情報５１２の一例を示す図である。図４に示されている各列が、一つの対象画像情報５１２である。図４に示されているように対象画像情報５１２は、組５２１と、対象画像５２３とを含む。

組５２１は、既に説明した図３の組５２１、つまり識別子である。

対象画像５２３は、組５２１に対応する画像である。

このように、対象画像情報５１２は、組５２１と対象画像５２３とを対応付ける情報である。

組合せ決定部３１０は、第２の文字列を取得する。そして、組合せ決定部３１０は、組情報５１１を基に、第２の文字列に対応する組５２１を決定する。例えば、組合せ決定部３１０は、第２の文字列に含まれる属性５２２を最も多く含む組５２１を、第２の文字列に相当する組５２１として決定する。あるいは、組合せ決定部３１０は、第２の文字列に対応する組５２１として、所定の手法（例えば、所定の関連度の算出式）を用いて、第２の文字列に含まれる語句に対応する組５２１を選択してもよい。

なお、組合せ決定部３１０は、組５２１の決定において、組情報５１１に含まれる一部の属性５２２を基に、組５２１を決定してもよい。例えば、組合せ決定部３１０が、第２の文字列として「男性の警察官」を取得した場合、組合せ決定部３１０は、組５２１として、図３の２行目の組５２１“００２”を決定する。

対象画像確定部３２０は、対象画像情報５１２を基に、決定された組５２１に対応する対象画像５２３を確定する。なお、対象画像確定部３２０は、第２の文字列を用いて、対象画像５２３を修正してもよい。例えば、対象画像確定部３２０は、第２の文字列に含まれ年齢を基に、対象画像５２３を修正してもよい。

次に、要素画像処理部２０の構成について、図面を参照して説明する。

図５は、第１の実施形態に係る要素画像処理部２０の構成の一例を示すブロック図である。

要素画像処理部２０は、図５に示されているように、属性決定部２１０と、要素決定部２２０と、要素画像確定部２３０と、語句記憶部２４０と、属性記憶部２５０と、要素画像記憶部２６０とを含む。

語句記憶部２４０は、所定の語句（第１の語句）に対応する属性（第１の属性）の値（以下、「属性パラメーター」と呼ぶ）を記憶する。属性パラメーターとは、語句が属性に与える影響の程度を示す値である。属性に与える影響が大きい語句は、その属性パラメーターの値が大きい。ただし、属性パラメーターは、上記と反対に、影響が小さい場合に、その値が大きくなってもよい。

図６は、第１の実施形態に係る語句記憶部２４０が記憶する語句対応情報５３１の一例を示す図である。

図６に示されているように語句対応情報５３１は、語句５４１（第１の語句）に対応する属性５４２（第１の属性）の値である属性パラメーター５４３を含む。

図６に示されている各欄が、語句５４１に対応する各属性５４２の属性パラメーター５４３を示している。例えば、１行目の語句５４１“家庭”は、属性５４２“明るい”の属性パラメーター５４３“０”と、属性５４２“暖かい”の属性パラメーター５４３“１”とを持っている。さらに、語句５４１“家庭”は、属性５４２“積極的”の属性パラメーター５４３“０”と、属性５４２“強い”の属性パラメーター５４３“−１”とを持っている。

このように、語句対応情報５３１は、第１の文字列に含まれる語句５４１（第１の語句）が属性５４２（第１の属性）に与える影響を示す属性パラメーター５４３を、語句５４１に関連付ける情報である。

属性記憶部２５０は、属性５４２に対応する要素の係数（以下、「要素系数」と呼ぶ）を記憶する。要素係数とは、属性５４２が要素に与える影響の程度を示す値である。要素に与える影響が大きい属性５４２は、その要素係数の値が大きい。ただし、要素係数は、上記と反対に、影響が小さい場合に、その値が大きくなってもよい。

図７は、第１の実施形態に係る属性記憶部２５０が記憶する属性対応情報５３２の一例を示す図である。

図７に示されているように属性対応情報５３２は、属性５４２（第１の属性）に対応する要素５４４の係数である要素係数５４５含む。

図７に示されている各欄が、属性５４２に対応する要素５４４の要素係数５４５を示している。例えば、１行目の属性５４２“明るい”は、要素５４４“目の傾き”の要素係数５４５“０”と、要素５４４“目の大きさ”の要素係数５４５“１”と、要素５４４“口の形”の要素係数５４５“２”とを持っている。さらに、１行目の属性５４２“明るい”は、要素５４４“眉の太さ”の要素係数５４５“０”と、要素５４４“眉の傾き”の要素係数５４５“０”とを持っている。

このように、属性対応情報５３２は、属性５４２（第１の属性）が、要素５４４に与える影響の程度を示す要素係数５４５を、属性５４２に関連付ける情報である。

要素画像記憶部２６０は、要素５４４の要素パラメーターに対応する要素画像を記憶する。要素パラメーターについては、後ほど詳細に説明する。

図８は、第１の実施形態に係る要素画像記憶部２６０が記憶する要素画像対応情報５３３の一例を示す図である。

図８に示されているように、要素画像対応情報５３３は、各要素５４４における要素パラメーター５４６に対応した要素画像５４７を含む。

図８に示されている各欄が、各要素５４４における要素パラメーター５４６の値に対応する要素画像５４７を示す。例えば、１行目の２つ目の画像は、要素５４４“眉の傾き”の要素パラメーター５４６“−１”における要素画像５４７である。

なお、図８に示されている要素画像対応情報５３３は、すべての要素５４４に対応した情報を含んでいる。ただし、これは、説明の便宜のためである。要素画像記憶部２６０は、要素画像対応情報５３３として、各要素５４４に対応した要素画像５４７を、分割された複数の情報として含んでもよい。例えば、要素画像記憶部２６０は、複数の情報ファイルとして、各要素５４４（例えば、眉の画像、目の画像、及び、口）の要素画像５４７を記憶してもよい。

属性決定部２１０は、語句記憶部２４０に記憶されている語句対応情報５３１を用いて、第１の文字列に含まれる語句５４１（第１の語句）の全体が各属性５４２（第１の属性）に与える影響の程度を示す文字列パラメーター５４８を決定する。より詳細には、属性決定部２１０は、語句対応情報５３１を用いて、第１の文字列に含まれる各語句５４１が、属性５４２に与える影響の程度である属性パラメーター５４３を決定する。そして、属性決定部２１０は、決定した属性パラメーター５４３を基に文字列パラメーター５４８を修正する。例えば、第１の文字列が、語句５４１“家庭”を含む場合、属性決定部２１０は、属性５４２“暖かい”の属性パラメーター５４３“１”を基に、文字列パラメーター５４８の属性５４２“暖かい”の値を一つ増やす。さらに、属性決定部２１０は、属性５４２“強い”の属性パラメーター５４３“−１”を基に、文字列パラメーター５４８の属性５４２“強い”の値を一つ減らす。

このように、文字列パラメーター５４８は、第１の文字列に含まれる語句５４１（第１の語句）に関連する属性５４２に関する属性パラメーター５４３の合計に相当する。つまり、文字列パラメーター５４８は、第１の文字列に含まれる語句５４１（第１の語句）が対象物に関連する属性５４２に与える影響の程度を示す。

なお、文字列パラメーター５４８は、第１の文字列に含まれる属性５４２に対応するパラメーターを含めばよい。ただし、文字列パラメーター５４８は、その他の属性５４２に対応するパラメーターを含んでもよい。

このように、属性決定部２１０は、語句対応情報５３１を用いて、第１の文字列に含まれる語句５４１（第１の語句）が、属性５４２（第１の属性）に与える影響の程度を示す文字列パラメーター５４８を決定する。

要素決定部２２０は、属性記憶部２５０に記憶されている属性対応情報５３２を用いて、文字列パラメーター５４８に含まれる属性５４２に対応する要素５４４の要素係数５４５を抽出する。

そして、要素決定部２２０は、抽出した要素係数５４５と、文字列パラメーター５４８とを基に、要素パラメーター５４６を決定する。具体的には、要素決定部２２０は、属性５４２毎に、文字列パラメーター５４８と要素係数５４５とを掛け合わせて、要素パラメーター５４６を算出する。

ここで、文字列パラメーター５４８は、第１の文字列が含む語句５４１が属性５４２に与える影響の程度を示す。また、要素係数５４５は、各属性５４２が要素５４４に与える影響の程度を示す値である。そのため、要素パラメーター５４６は、第１の文字列が要素５４４に与える影響の程度を示す値である。

要素画像確定部２３０は、要素画像対応情報５３３を用いて、要素５４４毎に、算出された要素パラメーター５４６に対応する要素画像５４７を確定する。

なお、要素画像確定部２３０は、第１の文字列、第２の文字列、及び／又は、他の情報などを基に、要素画像５４７を修正してもよい。例えば、第２の文字列が「２０代女性」を含み、要素画像確定部２３０が目の画像を確定した場合、要素画像確定部２３０は、目の画像に化粧を追加してもよい。

［動作の説明］
次に図面を参照して第１の実施形態に係る情報処理装置１０の動作について説明する。

図９は、第１の実施形態に係る情報処理装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。

文字列取得部５０は、所定の提供元から、文字列（第１の文字列と第２の文字列）を取得する（ステップＳ１１０）。既に説明しているが、文字列取得部５０は、第１の文字列と第２の文字列とを同時に取得してもよく、別々に取得してもよい。文字列取得部５０は、第１の文字列を取得した場合、第１の文字列を要素画像処理部２０に送信する。文字列取得部５０は、第２の文字列を取得した場合、第２の文字列を対象画像処理部３０に送信する。なお、既に説明しているように、第１の文字列と第２の文字列とは、同じ文字列でもよい。その場合、文字列取得部５０は、文字列を、要素画像処理部２０と対象画像処理部３０とに送信する。

対象画像処理部３０は、第２の文字列を基に、対象画像５２３を確定する（ステップＳ１２０）。

要素画像処理部２０は、第１の文字列を基に、要素画像５４７を確定する（ステップＳ１３０）。

なお、対象画像処理部３０と、要素画像処理部２０とは、どちらが先に動作してもよい。あるいは、対象画像処理部３０と、要素画像処理部２０とは、少なくとも一部の動作を平行して実行してもよい。

なお、要素画像処理部２０は、一つ又は複数の要素画像５４７を確定する。そこで、例えば、要素画像処理部２０が、複数の要素画像５４７を確定する場合、要素画像処理部２０は、対象画像処理部３０が対象画像５２３を確定する前に一部の要素画像５４７を確定し、対象画像５２３の確定後に残りの要素画像５４７を確定してもよい。

画像合成部４０は、確定された対象画像５２３と要素画像５４７とを合成して、合成画像を作成する（ステップＳ１４０）。

画像出力部６０は、所定の出力先に合成画像を出力する（ステップ１５０）。

次に、図面を参照して、対象画像処理部３０の動作について説明する。

図１０は、第１の実施形態に係る対象画像処理部３０の動作の一例を示すフローチャートである。

組合せ決定部３１０は、第２の文字列を取得する。そして、組合せ決定部３１０は、組情報５１１を用いて、第２の文字列に対応する組５２１を決定する（ステップＳ２１０）。例えば、組合せ決定部３１０が、第２の文字列として「男性の消防士」を取得した場合、組合せ決定部３１０は、組５２１“００１”を決定する。

次に、対象画像確定部３２０は、組５２１を基に、対象画像５２３を確定する（ステップＳ２２０）。

対象画像確定部３２０は、対象画像５２３を画像合成部４０に出力する（ステップＳ２３０）。

次に、要素画像処理部２０の動作について、図面を参照して説明する。

図１１は、第１の実施形態に係る属性決定部２１０の動作の一例を示すフローチャートである。

まず、属性決定部２１０は、文字列パラメーター５４８を初期化する（ステップＳ３１０）。例えば、属性決定部２１０は、第１の文字列を取得した場合に、第１の文字列に含まれる属性５４２に対応する文字列パラメーター５４８を初期化してもよい。ただし、属性決定部２１０が、複数の第１の文字列を取得する場合、属性決定部２１０は、所定の指示又はタイミングを基に、文字列パラメーター５４８を初期化してもよい。なお、文字列パラメーター５４８の初期値は、属性５４２毎に異なっていてもよい。また、属性決定部２１０は、初期値の設定において、第１の文字列及び／又は第２の文字列を基に、初期値を変更してもよい。

属性決定部２１０は、第１の文字列から処理対象の語句５４１（第１の語句）として、一つの語句５４１を取得する（ステップＳ３２０）。

属性決定部２１０は、語句対応情報５３１を用いて、選択した語句５４１に対応する属性５４２（第１の属性）の属性パラメーター５４３を決定する（ステップＳ３３０）。

そして、属性決定部２１０は、属性パラメーター５４３を基に、文字列パラメーター５４８の値を修正する（ステップＳ３４０）。

属性決定部２１０は、第１の文字列に処理していない語句５４１が残っているか否かを判定する（ステップＳ３５０）。

語句５４１が残っていない場合（ステップＳ３５０でＮｏ）、属性決定部２１０は、動作を終了する。

語句５４１が残っている場合（ステップＳ３５０でＹｅｓ）、属性決定部２１０は、ステップＳ３２０に戻り、残りの語句５４１に対する処理を実行する。

次に図面を参照して、要素決定部２２０の動作について説明する。

図１２は、第１の実施形態に係る要素決定部２２０の動作の一例を示すフローチャートである。

まず、要素決定部２２０は、各要素５４４に対応する要素パラメーター５４６の値を初期化する（ステップＳ４１０）。

次に、要素決定部２２０は、処理対象として、文字列パラメーター５４８に含まれる属性５４２から一つの属性５４２を選択する（ステップＳ４２０）。

要素決定部２２０は、要素５４４を一つ選択する（ステップＳ４３０）。

そして、要素決定部２２０は、属性対応情報５３２を基に、属性５４２及び要素５４４に対応する要素係数５４５を抽出する（ステップＳ４４０）。

要素決定部２２０は、文字列パラメーター５４８の属性５４２の値と要素係数５４５との積を算出する（ステップＳ４５０）。

要素決定部２２０は、算出した積を要素パラメーター５４６に加算する（ステップＳ４６０）。なお、算出した積の値が負の場合、要素パラメーター５４６の値は、減ることになる。

要素決定部２２０は、処理対象の属性５４２において要素パラメーター５４６を算出していない要素５４４があるか否かを判定する（ステップＳ４７０）。

要素していない要素５４４がある場合（ステップＳ４７０でＹｅｓ）、要素決定部２２０は、ステップＳ４３０に戻る。

算出していない要素５４４がない場合（ステップＳ４７０でＮｏ）、要素決定部２２０は、処理していない属性５４２があるか否かを判定する（ステップＳ４８０）。

処理していない属性５４２がある場合（ステップＳ４８０でＹｅｓ）、要素決定部２２０は、ステップＳ４２０に戻る。

処理していない属性５４２がない場合（ステップＳ４８０でＮｏ）、要素決定部２２０は、動作を終了する。

次に、要素画像確定部２３０の動作について、図面を参照して説明する。

図１３は、第１の実施形態に係る要素画像確定部２３０の動作の一例を示すフローチャートである。

要素画像確定部２３０は、要素５４４を一つ選択する（ステップＳ５１０）。

要素画像確定部２３０は、要素画像対応情報５３３を用いて、選択した要素５４４の要素パラメーター５４６の値に対応する要素画像５４７を確定する（ステップＳ５２０）。

要素画像確定部２３０は、要素画像５４７を確定していない要素５４４があるか否かを判定する（ステップＳ５３０）。

要素５４４がある場合（ステップＳ５３０でＹｅｓ）、要素画像確定部２３０は、ステップＳ５１０に戻る。

要素５４４がない場合（ステップＳ５３０でＮｏ）、要素画像確定部２３０は、動作を終了する。

なお、要素画像確定部２３０は、要素パラメーター５４６の値が「０」である要素５４４に関しての処理を省略してもよい。例えば、要素画像確定部２３０は、ステップＳ５１０の動作において、要素パラメーター５４６の値が「０」の要素５４４を選択しなくてもよい。

次に、画像合成部４０の動作について、図面を参照して説明する。

図１４は、第１の実施形態に係る画像合成部４０の動作の一例を示すフローチャートである。

画像合成部４０は、対象画像処理部３０が確定した対象画像５２３を取得する（ステップＳ６１０）。

画像合成部４０は、要素画像処理部２０が確定した要素画像５４７を取得する（ステップＳ６２０）。

なお、画像合成部４０は、既に説明したとおり、ステップＳ６１０の動作と、ステップＳ６２０の動作との順番を問わない。

画像合成部４０は、要素画像５４７の中から一つの要素画像５４７を選択する（ステップＳ６３０）。

画像合成部４０は、対象画像５２３に要素画像５４７を追加する（ステップＳ６４０）。なお、画像合成部４０における追加動作は、次のような動作を含む。

要素画像５４７が、対象画像５２３の対応する要素と置き換え可能な場合、画像合成部４０は、対象画像５２３における画像を要素画像５４７に置き換える。要素画像５４７が、対象画像５２３に上書き可能な場合、画像合成部４０は、対象画像５２３に要素画像５４７を上書きする。要素画像５４７に対応する要素が対象画像５２３にない場合、画像合成部４０は、対象画像５２３に要素画像５４７を追加する。

なお、画像合成部４０は、要素画像５４７を対象画像５２３に追加する場合、追加後の画像が適切な画像となるように、所定の画像処理を実行してもよい。

画像合成部４０は、処理していない要素画像５４７があるか否かを判定する（ステップＳ６５０）。

要素画像５４７がある場合（ステップＳ６５０でＹｅｓ）、画像合成部４０は、ステップＳ６３０に戻る。

要素画像５４７がない場合（ステップＳ６５０でＮｏ）、画像合成部４０は、動作を終了する。

［詳細例］
次に、図面を参照して、情報処理装置１０の詳細動作について説明する。

図１５は、以下の説明に用いる対象画像５２３の一例を示す図である。すなわち、対象画像処理部３０は、図１５に示す対象画像５２３を確定したとする。例えば、対象画像処理部３０は、第２の文字列として「２０代男性」を取得し、第２の文字列を基に図１５に示す対象画像５２３を確定したとする。

次に、要素画像処理部２０が、第１の文字列として「仕事熱心」を取得したとする。

属性決定部２１０は、語句対応情報５３１を用いて、語句５４１“仕事熱心”に対応した文字列パラメーター５４８を決定する。具体的には、属性決定部２１０は、属性５４２“積極的”の属性パラメーター５４３“１”を基に、文字列パラメーター５４８の属性５４２“積極的”の値を「１」にする。さらに、属性決定部２１０は、属性５４２“強い”の属性パラメーター５４３“１”を基に、文字列パラメーター５４８の属性５４２“強い”の値を「１」にする。なお、その他の属性５４２は、属性パラメーター５４３の値が「０」のため、以下の説明において省略する。この時の文字列パラメーター５４８を集合の形式を用いて表すと、例えば、次のように表すことができる。
文字列パラメーター５４８＝｛（積極的，１），（強い，１）｝
次に、要素決定部２２０は、属性対応情報５３２を用いて、属性５４２“積極的”に対応して、要素５４４“目の傾き”が要素係数５４５“１”と、要素５４４“目の大きさ”の要素係数５４５“０”とを抽出する。さらに、要素決定部２２０は、要素５４４“口の形”の要素係数５４５“０”と、要素５４４“眉の太さ”の要素係数５４５“０”と、要素５４４“眉の傾き”の要素係数５４５“１”とを抽出する。属性５４２“積極的”に対応する要素係数５４５を集合の形式を用いて表すと、例えば、次のように表すことができる。
属性５４２“積極的”の要素係数５４５＝｛（目の傾き，１），（目の大きさ，０），（口の形，０），（眉の太さ，０），（眉の傾き，１）｝
同様に、要素決定部２２０は、属性５４２“強い”に対応して、要素５４４“目の傾き”が要素係数５４５“０”と、要素５４４“目の大きさ”の要素係数５４５“１”とを抽出する。さらに、要素決定部２２０は、要素５４４“口の形”の要素係数５４５“−１”と、要素５４４“眉の太さ”の要素係数５４５“０”と、要素５４４“眉の傾き”の要素係数５４５“１”とを抽出する。属性５４２“強い”に対応する要素係数５４５を集合の形式を用いて表すと、例えば、次のように表すことができる。
属性５４２“強い”の要素係数５４５＝｛（目の傾き，０），（目の大きさ，１），（口の形，−１），（眉の太さ，０），（眉の傾き，１）｝
そして、要素決定部２２０は、文字列パラメーター５４８と要素係数５４５とを用いて、要素パラメーター５４６を算出する。例えば、要素決定部２２０は、要素５４４“目の傾き”の要素パラメーター５４６として、次のような計算を実行する。
要素５４４“目の傾き”の要素パラメーター５４６の値
＝１（＝属性５４２“積極的”の文字列パラメーター５４８）×１（＝属性５４２“積極的”における要素５４４“目の傾き”の要素係数５４５）
＋１（＝属性５４２“強い”の文字列パラメーター５４８）×０（＝属性５４２“強い”における要素５４４“目の傾き”の要素係数５４５）
＝１
同様に、要素決定部２２０は、各要素５４４の要素パラメーター５４６を算出する。算出結果をまとめると、次のとおりである。
要素５４４“目の傾き”の要素パラメーター５４６の値＝１＝１×１＋１×０
要素５４４“目の大きさ”の要素パラメーター５４６の値＝１＝１×０＋１×１
要素５４４“口の形”の要素パラメーター５４６の値＝−１＝１×０＋１×−１
要素５４４“眉の太さ”の要素パラメーター５４６の値＝０＝１×０＋１×０
要素５４４“眉の傾き”の要素パラメーター５４６の値＝２＝１×１＋１×１
要素画像確定部２３０は、要素画像対応情報５３３を基に、要素パラメーター５４６に対応する要素画像５４７を確定する。例えば、要素画像確定部２３０は、図８に示されている要素画像対応情報５３３において、要素５４４“眉の傾き”の要素パラメーター５４６“２”に対応する要素画像５４７を確定する。

そして、画像合成部４０は、対象画像処理部３０が確定した対象画像５２３において、要素画像処理部２０が確定した要素画像５４７を追加又は置き換えを実行する。

図１６は、画像合成部４０が作成した合成画像の一例を示す図である。図１６に示されている合成画像は、図１５の画像に比べ、目の傾き、目の大きさ、口の形、及び、眉の傾きが変化している。

［効果の説明］
次に、第１の実施形態の効果について説明する。

第１の実施形態に係る情報処理装置１０は、文字列から複数の要素を含む画像を作成するとの効果を奏することができる。

その理由は次のとおりである。

要素画像処理部２０の属性決定部２１０は、第１の文字列に含まれる語句５４１が属性５４２に与える影響の程度を示す文字列パラメーター５４８を決定する。

次に、要素決定部２２０は、属性５４２が画像を構成する要素５４４に与える影響を示す要素係数５４５を決定する。そして、要素決定部２２０が、文字列パラメーター５４８と要素係数５４５とを基に、第１の文字列が要素５４４に与える影響の程度を示す要素パラメーター５４６を決定する。

そして、要素画像確定部２３０は、要素パラメーター５４６を用いて要素画像５４７を確定する。

このように、要素画像処理部２０が、第１の文字列に対応する各要素５４４に対応した要素画像５４７を確定するためである。

さらに、情報処理装置１０は、第２の文字列に対応した対象画像５２３に含まれる要素画像を、第１の文字列を基に変更した画像（合成画像）を提供するとの効果を奏することができる。

その理由は、次のとおりである。

対象画像処理部３０は、第２の文字列に対応した対象画像５２３を確定する。そして、画像合成部４０が、対象画像５２３における要素の画像を要素画像５４７に置き換えた合成画像、及び／又は、対象画像５２３に要素画像５４７を追加した合成画像を作成するためである。

［変形例１］
以上の説明した情報処理装置１０は、次のように構成される。

例えば、情報処理装置１０の各構成は、ハードウェア回路で構成されてもよい。

また、情報処理装置１０において、各構成は、ネットワークを介して接続した複数の装置を用いて、構成されてもよい。

図１７は、第１の実施形態の変形例１に係る情報処理装置１１の構成の一例を示すブロック図である。

情報処理装置１１は、属性決定部２１０と、要素決定部２２０と、要素画像確定部２３０とを含む。情報処理装置１１の各構成は、図示しないネットワークなどを介して、文字列取得部５０と、画像合成部４０と、語句記憶部２４０と、属性記憶部２５０と、要素画像記憶部２６０とに相当する構成又は装置と接続されている。そして、情報処理装置１１は、既に説明した要素画像処理部２０と同様に、第１の文字列を基に、各要素５４４に対応した要素画像５４７を確定する。

このように構成された情報処理装置１１は、情報処理装置１０と同様に、第１の文字列を基に複数の要素を含む画像を作成するとの効果を奏することができる。

その理由は、上記のとおり、情報処理装置１１の各構成が、情報処理装置１０の要素画像処理部２０の構成と同様に動作するためである。

なお、情報処理装置１１は、本発明の実施形態における最小構成である。

［変形例２］
また、情報処理装置１０及び情報処理装置１１において、複数の構成は、１つのハードウェアで構成されてもよい。

また、情報処理装置１０及び情報処理装置１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）とを含むコンピュータ装置として実現されてもよい。情報処理装置１０及び情報処理装置１１は、上記構成に加え、さらに、入出力接続回路（ＩＯＣ：Input / Output Circuit）と、ネットワークインターフェース回路（ＮＩＣ：Network Interface Circuit）とを含むコンピュータ装置として実現されてもよい。

図１８は、第１の実施形態の変形例２に係る情報処理装置６００の構成の一例を示すブロック図である。

情報処理装置６００は、ＣＰＵ６１０と、ＲＯＭ６２０と、ＲＡＭ６３０と、内部記憶装置６４０と、ＩＯＣ６５０と、ＮＩＣ６８０とを含み、コンピュータ装置を構成している。

ＣＰＵ６１０は、ＲＯＭ６２０からプログラムを読み込む。そして、ＣＰＵ６１０は、読み込んだプログラムに基づいて、ＲＡＭ６３０と、内部記憶装置６４０と、ＩＯＣ６５０と、ＮＩＣ６８０とを制御する。そして、ＣＰＵ６１０を含むコンピュータは、これらの構成を制御して、図１に示されている、文字列取得部５０と、対象画像処理部３０と、要素画像処理部２０と、画像合成部４０と、画像出力部６０としての各機能を実現する。あるいは、ＣＰＵ６１０を含むコンピュータは、これらの構成を制御して、図１７に示されている、属性決定部２１０と、要素決定部２２０と、要素画像確定部２３０としての各機能を実現する。

ＣＰＵ６１０は、各機能を実現する際に、ＲＡＭ６３０又は内部記憶装置６４０を、プログラムの一時記憶媒体として使用してもよい。

また、ＣＰＵ６１０は、コンピュータで読み取り可能にプログラムを記憶した記憶媒体７００が含むプログラムを、図示しない記憶媒体読み取り装置を用いて読み込んでもよい。あるいは、ＣＰＵ６１０は、ＮＩＣ６８０を介して、図示しない外部の装置からプログラムを受け取り、ＲＡＭ６３０に保存して、保存したプログラムを基に動作してもよい。

ＲＯＭ６２０は、ＣＰＵ６１０が実行するプログラム及び固定的なデータを記憶する。ＲＯＭ６２０は、例えば、Ｐ−ＲＯＭ（Programmable-ROM）又はフラッシュＲＯＭである。

ＲＡＭ６３０は、ＣＰＵ６１０が実行するプログラム及びデータを一時的に記憶する。ＲＡＭ６３０は、例えば、Ｄ−ＲＡＭ（Dynamic-RAM）である。

内部記憶装置６４０は、情報処理装置６００が長期的に保存するデータ及びプログラムを記憶する。内部記憶装置６４０は、組合せ記憶部３３０、対象画像記憶部３４０、語句記憶部２４０、属性記憶部２５０、及び／又は、要素画像記憶部２６０として動作してもよい。また、内部記憶装置６４０は、ＣＰＵ６１０の一時記憶装置として動作してもよい。内部記憶装置６４０は、例えば、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）又はディスクアレイ装置である。

ここで、ＲＯＭ６２０と内部記憶装置６４０は、不揮発性（non-transitory）の記憶媒体である。一方、ＲＡＭ６３０は、揮発性（transitory）の記憶媒体である。そして、ＣＰＵ６１０は、ＲＯＭ６２０、内部記憶装置６４０、又は、ＲＡＭ６３０に記憶されているプログラムを基に動作可能である。つまり、ＣＰＵ６１０は、不揮発性記憶媒体又は揮発性記憶媒体を用いて動作可能である。

ＩＯＣ６５０は、ＣＰＵ６１０と、入力機器６６０及び表示機器６７０とのデータを仲介する。ＩＯＣ６５０は、例えば、ＩＯインターフェースカード又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）カードである。さらに、ＩＯＣ６５０は、ＵＳＢのような有線に限らず、無線を用いてもよい。

入力機器６６０は、情報処理装置６００の操作者からの入力指示を受け取る機器である。入力機器６６０は、文字列取得部５０として動作してもよい。入力機器６６０は、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネルである。

表示機器６７０は、情報処理装置６００の操作者に情報を表示する機器である。表示機器６７０は、画像出力部６０として動作してもよい。表示機器６７０は、例えば、液晶ディスプレイである。

ＮＩＣ６８０は、ネットワークを介した図示しない外部の装置とのデータのやり取りを中継する。ＮＩＣ６８０は、文字列取得部５０及び／又は画像出力部６０として動作してもよい。ＮＩＣ６８０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）カードである。さらに、ＮＩＣ６８０は、有線に限らず、無線を用いてもよい。

このように構成された情報処理装置６００は、情報処理装置１０及び情報処理装置１１と同様の効果を得ることができる。

その理由は、情報処理装置６００のＣＰＵ６１０が、プログラムに基づいて情報処理装置１０及び情報処理装置１１と同様の機能を実現できるためである。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

［変形例３］
情報処理装置１０及び情報処理装置１１の構成する各部は、上記のとおり、物理的構成でも機能的構成でもよい。そのため、要素画像処理部２０は、要素画像処理手段でもある。対象画像処理部３０は、対象画像処理手段でもある。画像合成部４０は、画像合成手段でもある。文字列取得部５０は、文字列取得手段でもある。画像出力部６０は、画像出力手段でもある。属性決定部２１０は、属性決定手段でもある。要素決定部２２０は、要素決定手段でもある。要素画像確定部２３０は、要素画像確定手段でもある。語句記憶部２４０は、語句記憶手段でもある。属性記憶部２５０は、属性記憶手段でもある。要素画像記憶部２６０は、要素画像記憶手段でもある。組合せ決定部３１０は、組合せ決定手段でもある。対象画像確定部３２０は、対象画像確定手段でもある。組合せ記憶部３３０は、組合せ記憶手段でもある。対象画像記憶部３４０は、対象画像記憶手段でもある。

１０ 情報処理装置
１１ 情報処理装置
２０ 要素画像処理部
３０ 対象画像処理部
４０ 画像合成部
５０ 文字列取得部
６０ 画像出力部
２１０ 属性決定部
２２０ 要素決定部
２３０ 要素画像確定部
２４０ 語句記憶部
２５０ 属性記憶部
２６０ 要素画像記憶部
３１０ 組合せ決定部
３２０ 対象画像確定部
３３０ 組合せ記憶部
３４０ 対象画像記憶部
５１１ 組情報
５１２ 対象画像情報
５２１ 組
５２２ 属性
５２３ 対象画像
５３１ 語句対応情報
５３２ 属性対応情報
５３３ 要素画像対応情報
５４１ 語句
５４２ 属性
５４３ 属性パラメーター
５４４ 要素
５４５ 要素係数
５４６ 要素パラメーター
５４７ 要素画像
５４８ 文字列パラメーター
６００ 情報処理装置
６１０ ＣＰＵ
６２０ ＲＯＭ
６３０ ＲＡＭ
６４０ 内部記憶装置
６５０ ＩＯＣ
６６０ 入力機器
６７０ 表示機器
６８０ ＮＩＣ
７００ 記憶媒体

Claims (9)

1. 対象物を表現する第１の文字列に含まれる一つ又は複数の第１の語句が前記対象物に関連する第１の属性に与える影響の程度を示す文字列パラメーターを決定する属性決定手段と、
   前記第１の属性と前記文字列パラメーターとを基に前記第１の文字列が前記対象物の要素の画像である要素画像に与える影響の程度を示す要素パラメーターを算出する要素決定手段と、
   前記要素パラメーターを基に前記要素画像を確定する要素画像確定手段と
   を含む情報処理装置。
2. 前記第１の文字列を基に、複数の前記要素画像を確定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の語句が、前記第１の属性に与える影響の程度を示す属性パラメーターを、前記第１の語句に関連付ける情報である語句対応情報を記憶する語句記憶手段と、
   前記第１の属性が、前記要素に与える影響の程度を示す要素係数を、前記第１の属性に関連付ける情報である属性対応情報を記憶する属性記憶手段と、
   前記要素における前記要素パラメーターに対応する前記要素画像を関連付ける情報である要素画像対応情報を記憶する要素画像記憶手段と
   をさらに含み、
   前記属性決定手段が、
   前記語句対応情報を基に前記文字列パラメーターを決定し、
   前記要素決定手段が、
   属性対応情報を基に前記第１の属性に対応する前記要素係数を決定し、決定した前記要素係数と前記文字列パラメーターとを基に前記要素パラメーターを決定し、
   前記要素画像確定手段が、
   前記要素画像対応情報と前記要素パラメーターとを基に、前記要素画像を決定する
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記第１の語句の組、又は、前記第１の文字列とは異なる第２の文字列に含まれる第２の語句の組を決定する組合せ決定手段と、
   前記組を基に対象画像を確定する対象画像確定手段と、
   前記対象画像と前記要素画像とを基に合成画像を作成する画像合成手段と
   を含む請求項１ないし３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記組と、前記組に関連する第２の属性とを対応付ける情報である組情報を記憶する組合せ記憶手段と、
   前記組に、前記対象画像を対応付ける情報である対象画像情報を記憶する対象画像記憶手段と
   をさらに含み、
   前記組合せ決定手段が、
   前記組情報を基に前記組を決定し、
   前記対象画像確定手段が
   前記対象画像情報を基に前記対象画像を確定する
   請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記画像合成手段が、
   前記対象画像に含まれる前記要素の画像を前記要素画像に置き換える、又は、前記対象画像に前記要素画像を追加する
   請求項４又は５に記載の情報処理装置。
7. 前記第１の文字列及び第２の文字列を取得する文字列取得手段と、
   前記合成画像を出力する画像出力手段と
   をさらに含む請求項４ないし６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 対象物を表現する第１の文字列に含まれる一つ又は複数の第１の語句が前記対象物に関連する第１の属性に与える影響の程度を示す文字列パラメーターを決定し、
   前記第１の属性と前記文字列パラメーターとを基に前記第１の文字列が前記対象物の要素の画像である要素画像に与える影響の程度を示す要素パラメーターを算出し、
   前記要素パラメーターを基に前記要素画像を確定する
   を情報処理方法。
9. 対象物を表現する第１の文字列に含まれる一つ又は複数の第１の語句が前記対象物に関連する第１の属性に与える影響の程度を示す文字列パラメーターを決定する処理と、
   前記第１の属性と前記文字列パラメーターとを基に前記第１の文字列が前記対象物の要素の画像である要素画像に与える影響の程度を示す要素パラメーターを算出する処理と、
   前記要素パラメーターを基に前記要素画像を確定する処理と
   をコンピュータに実行させるプログラム。

Images