JP3726864B2 - デザインサンプル解析方法および装置、デザイン評価方法および装置 - Google Patents
デザインサンプル解析方法および装置、デザイン評価方法および装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3726864B2 JP3726864B2 JP25250998A JP25250998A JP3726864B2 JP 3726864 B2 JP3726864 B2 JP 3726864B2 JP 25250998 A JP25250998 A JP 25250998A JP 25250998 A JP25250998 A JP 25250998A JP 3726864 B2 JP3726864 B2 JP 3726864B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- design
- sample
- evaluation
- knowledge
- profile
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims description 251
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims description 155
- 238000012284 sample analysis method Methods 0.000 title claims description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 22
- 238000000034 method Methods 0.000 description 40
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 5
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000012916 structural analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Document Processing Apparatus (AREA)
- Facsimiles In General (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、デザイン評価観点でそれぞれ評価された多数のデザインサンプルを分析して、文書のビジュアルデザインについてのデザイン知識を出力するデザインサンプル解析方法および装置と、そのデザイン知識を用いてデザインサンプルの評価を行うデザイン評価方法および装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、印象語で表されるデザインのイメージでそれぞれ評価されたデザインサンプル(以下単にサンプルともいう)を分析して、デザイン知識を得るのには、主として統計的手法が用いられてきた。例えば、石場正大他,「感性モデルを組み込んだ文書作成支援システムの提案」,情報処理学会ヒューマンインタフェース研究会資料97−HI−70,p71−78,1997で提案されたシステムにおいては、次のようにしてデザイン知識を得ている。まず、SD法を用いて感性モデルの構築を行う。ビジネス文書の印象を、15のサンプルについて官能評価し、これを因子分析した結果、斬新さ、個性的、シンプル、暖かさ、力強さの印象語で表される5つの因子を得る。次に、各サンプルのこれらの因子に対しての評価値と、「タイトル/見出しのフォント種」、「タイトルのフォント書体」、「本文のフォント種」、「行間」、等の12種類のパラメータとの間で重回帰分析を行い、12のパラメータと5つの印象語の関係を求めている。
【0003】
上述の方法では、すべてのサンプルが、タイトル、本文等、決まった構成要素から成り、その配置や数もサンプルごとにほとんど違わないような、定型的なビジネス文書を対象としている。しかし、サンプルごとに様々な種類の構成要素が現れ、その位置や数も一定しないような、定型的でない文書、例えば、ポスターなどにはそのままでは適用できないという問題点がある。例えば、上述の方法において対象としている定型的なビジネス文書では、例えばタイトルは必ず存在していたので、「タイトルのフォント書体」という、すべてのサンプルについて値が決まるようなパラメータを設定するようなことは容易であった。しかし、定型的でない文書を対象にデザイン知識を獲得しようとした場合には、サンプルごとに、現れる構成要素が一定していないため、すべてのサンプルについて値が決まるようなパラメータを設定することが困難になる。例えば、タイトルについてのパラメータを設定しようとしても、サンプルによって、タイトルが複数ある場合や、タイトルがない場合、あるいはどれがタイトルであるか判然としない場合などがあるため、パラメータがうまく設定できないという問題が発生する。
【0004】
また、例えば特開平7−271837号公報に記載されているデザイン装置でも、同様の統計的手法で、官能評価を行い、デザイン知識を得ている。但しここでのデザインは、車両のインテリアのデザインである。パラメータは、「インストの厚み、スポーク数」等であり、評価用語としては、「集中できる、豪華な」等がある。車両においては装着される部品要素にはほとんど変化がなく、多変量解析などの手法を利用することができる。しかし、この技術も多変量解析という統計的手法を用いているため、上述の技術と同様に構成要素が変化してパラメータの数が変化する対象については適用できないという問題があった。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルについても、デザイン評価観点による解析を行うことができるデザインサンプル解析方法および装置を提供するとともに、このようなデザインサンプル解析方法および装置によって出力されるデザイン知識に基づいて、任意の数のデザインの構成要素からなるデザインサンプルのデザイン評価観点についての評価を行うことのできるデザイン評価方法および装置を提供することを目的とするものである。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明のデザインサンプル解析方法および装置では、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルを解析対象とし、従来のようにサンプル全体を対象として解析してパラメータの値を決定するのではなく、サンプルを構成する個々の構成要素ごとに解析をしてパラメータの値を決定し、その要素ごとのパラメータの集まりを、サンプルのサンプルプロファイルとする。そして多数のサンプルプロファイルと各デザインサンプルごとの前記デザイン評価観点の評価に基づいて前記デザイン評価観点を満たすデザイン知識を獲得して出力する。
【0007】
また、本発明のデザイン評価方法および装置では、上述のデザインサンプル解析方法および装置によって得られたデザイン知識を保持しておく。そして新たなサンプルが入力されたとき、上述のデザインサンプル解析方法および装置と同様にして、入力されたサンプルについて各構成要素のパラメータの値からサンプルプロファイルを形成し、形成されたサンプルプロファイルと保持されているデザイン知識とを照合し、前記デザイン評価観点についての評価を出力する。このような構成により、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルについてもデザイン評価観点についての評価を行うことができる。
【0008】
【発明の実施の形態】
図1は、本発明の実施の一形態を示す概略構成図である。図中、1はサンプル集合、2はデザインサンプル解析部、3はデザイン評価部、4はサンプル、5は評価結果、11はサンプル、12はラベル、21はパラメータ化部、22はサンプルプロファイル集合、23はサンプルプロファイル、24はラベル、25はデザイン知識獲得部、31はデザイン知識保持部、32はパラメータ化部、33はサンプルプロファイル、34は評価部である。
【0009】
サンプル集合1は、デザインサンプル解析部2への入力となるサンプル11の集合である。サンプル11には、それぞれラベル12が付加されている。このラベル12は、デザイン評価観点での評価を示している。ここでは、それぞれのサンプルのデザイン評価観点での評価を、ある1つのデザイン評価観点に当てはまるか否かで表すことにする。すなわち、評価は「真」または「偽」の2値である。ラベル12は、1つのデザイン評価観点について、この2値のいずれかをとる。例えば、「安定感がある」という1つの印象語について、サンプルが当てはまるか否か、すなわちサンプルが安定感があるといえるか否かをデザイン評価観点として評価し、当てはまればラベル12,24を真、当てはまらなければ偽とする。
【0010】
デザインサンプル解析部2は、サンプル集合1内の各サンプル11を解析して、デザイン評価観点におけるデザイン知識を抽出して出力する。このデザインサンプル解析部2は、主にパラメータ化部21およびデザイン知識獲得部25を有している。パラメータ化部21は、サンプル集合1内の各サンプル11について、サンプル11に存在する各構成要素ごとにパラメータの値を決定し、これらのパラメータの値からなるサンプルプロファイル23を形成する。このサンプルプロファイル23は各サンプル11ごとに作成され、サンプルプロファイル集合22を形成する。また、各サンプルプロファイル23には、対応するサンプル11に付されていたラベル12がそのままラベル24として付されている。
【0011】
デザイン知識獲得部25は、サンプルプロファイル集合22中のサンプルプロファイル23とそのラベル24をもとに、そのラベルが示すデザイン評価観点を満たすための条件であるデザイン知識を獲得して出力する。ただしこの場合、各サンプル中の構成要素の数が異なるため、各サンプルプロファイル23中のバラメータの数がサンプルごとに違ってくる。そのため、サンプルからデザイン知識を得る際に、従来の技術で用いているような統計的手法(重回帰分析)は使えない。本発明では、機械学習の方式を利用している。その一手法として、パラメータの列からなるルールをある各構成要素のパラメータの列が満たすか否かによってそのルールとサンプルプロファイルとの一致を検出し、デザイン評価観点を満たすルールをデザイン知識として獲得する。このように各構成要素ごとの判定を行うことによって、構成要素の個数や配置などによらないデザイン知識の獲得を実現している。
【0012】
図2は、デザイン知識獲得部25の一例を示す構成図である。図中、41はルール枚挙部、42は学習部、51はカレントデザイン知識格納部、52は真評価プロファイル格納部、53は偽評価プロファイル格納部である。ルール枚挙部41は、可能な全てのルールを生成して順次学習部42に渡す。学習部42は、ルール枚挙部41において生成されたルールを受け取り、そのルールがデザイン評価観点を判定するために有効なルールか否かを調べ、有効なルールをデザイン知識として出力する。学習部42は、カレントデザイン知識格納部51,真評価プロファイル格納部52,偽評価プロファイル格納部53などを有している。サンプルプロファイル集合22中のサンプルプロファイル23は、そのラベル24の値に従って真評価プロファイル格納部52または偽評価プロファイル格納部53のいずれかに分類されて格納される。ルール枚挙部41から受け取ったルールが偽評価プロファイル格納部53に格納されたサンプルプロファイルと一致せず、かつ、真評価プロファイル格納部42に格納されたサンプルプロファイルと一致する場合、そのルールをデザイン知識の候補としてカレントデザイン知識格納部51に格納する。最終的にカレントデザイン知識格納部51に格納されたデザイン知識をデザイン知識としてデザイン知識保持部31へ出力する。
【0013】
図1に戻り、デザイン評価部3は、新たな評価の対象となるサンプル4について、デザイン評価観点においての評価を判定し、評価結果5を出力する。デザイン評価部3は、主にデザイン知識保持部31、パラメータ化部32、および評価部34を有している。デザイン知識保持部31は、デザインサンプル解析部2から出力されるデザイン知識を保持する。
【0014】
パラメータ化部32は、デザインサンプル解析部2におけるパラメータ化部21と同様の処理を行うものであり、入力されたサンプル4について、サンプル4に存在する各構成要素ごとにパラメータの値を決定し、これらのパラメータの値からなるサンプルプロファイル33を形成する。なお、このパラメータ化部32はパラメータ化部21と共通の構成としてもよい。
【0015】
評価部34は、パラメータ化部32で形成されたサンプルプロファイル33を、デザイン知識保持部31に保持されているデザイン知識と照合し、デザイン評価観点についての評価を評価結果5として出力する。
【0016】
サンプル4は、デザイン評価部3において評価の対象とするサンプルである。サンプル11とは異なり、まだデザイン評価観点における評価が行われていないので、評価を示すラベルはない。また評価結果5は、デザイン評価部3で評価した結果であり、ラベル12と同じものである。
【0017】
以下、本発明の実施の一形態における動作の一例について説明する。全体の動作は、まずデザインサンプル解析部2において、サンプルがそのデザイン評価観点に当てはまるための条件(ルール)をデザイン知識として得る。そのデザイン知識をデザイン知識保持部31に保持させておき、新たなサンプルが入力されたとき、デザイン評価部3でデザイン知識保持部31に保持されているでデザイン知識に一致するか否かを判断することによって、そのデザイン評価観点に当てはまるか否かを評価することができる。
【0018】
図3は、本発明の実施の一形態におけるデザインサンプル解析処理の概要を示すフローチャートである。まずパラメータ化部21において、サンプルプロファイルの作成処理を行う。S61において、サンプル集合1中の各サンプル11について、サンプル11中のデザインの構成要素を切り出す。そしてS62において、S61で切り出した各構成要素について、各構成要素ごとにパラメータの値を決定する。S63において、決定したパラメータの値を各サンプル11ごとにまとめ、サンプルプロファイル23を作成する。
【0019】
次にデザイン知識獲得部25において、デザイン知識の獲得処理を行う。S64において、サンプルプロファイル集合22中の各サンプルプロファイル23を、そのラベル24の値に応じて真評価プロファイル格納部52または偽評価プロファイル格納部53のいずれかに分類して格納する。その後S65において、ルール枚挙部41ですべての可能なルールを生成する。S66において、学習部42は、ルール枚挙部41で生成したルールのうち、偽評価プロファイル格納部53に格納されているサンプルプロファイルとマッチせず、真評価プロファイル格納部52に格納されているサンプルプロファイルとマッチするルールを順次カレントデザイン知識格納部51に格納しておく。そして最後に、カレントデザイン知識格納部51に格納されたルールをデザイン知識として出力する。
【0020】
このようにして、あるデザイン評価観点が真となる条件(ルール)のみがデザイン知識として出力されることになる。このとき、ルールとサンプルプロファイルとのマッチング処理は、サンプル中のデザインの構成要素ごとに決定されたパラメータの列を単位として行うことができ、サンプル中にいくつ構成要素が含まれていても、マッチング処理の回数が増加するのみである。そのため、任意の個数の構成要素によって構成されるサンプルについて、何等支障なく上述の解析処理を行うことができる。なお、出力されたデザイン知識は、デザイン知識保持部31に格納しておく。
【0021】
図4は、本発明の実施の一形態におけるデザイン評価処理の概要を示すフローチャートである。ここでは図3に示すようなデザインサンプル解析処理によって、あるデザイン評価観点におけるデザイン知識がデザイン知識保持部31に保持されているものとする。
【0022】
あるデザイン評価観点における評価を行いたいサンプル4がデザイン評価部3に入力されると、S71において、サンプル4中のデザインの構成要素を切り出す。そしてS72において、S71で切り出した各構成要素について、各構成要素ごとにパラメータの値を決定する。S73において、決定したパラメータの値をまとめ、サンプルプロファイル33を作成する。
【0023】
S74において、評価部34はサンプルプロファイル33にマッチするルールがデザイン知識保持部31に格納されているか否かを検索する。S75において、サンプルプロファイル33にマッチするルールが存在したか否かを判定し、存在していた場合にはS76において評価結果5として真を出力し、存在しない場合にはS77において評価結果5として偽を出力する。
【0024】
この場合にも、ルールとサンプルプロファイルとのマッチング処理を、サンプル中のデザインの構成要素ごとに決定されたパラメータの列を単位として行うことができる。そのため、サンプル中にいくつ構成要素が含まれていても、マッチング処理の回数が増加するのみで、何等支障なく上述の評価処理を行うことができる。
【0025】
以下、上述の動作の一例について、具体例を用いながらさらに説明してゆく。まずデザインサンプルの解析処理において、パラメータ化部21は、各サンプル11について、サンプルに含まれる写真、図形、文字などのデザインの構成要素を切り出す。
【0026】
図5は、サンプルの具体例における構成要素の切り出しの説明図である。図中、81,91はサンプル、82,83は写真領域、84,86は罫線領域、85はテキスト領域、92〜96は構成要素である。この具体例において入力されるサンプル81には、写真領域82,83や、罫線領域84,86,テキスト領域85などが配置されている。なお、写真領域82は、背景画像や飾りの施された文字などが複合的に配置されており、ここではこの領域全体で一つの画像であるとみなし、写真領域としている。
【0027】
パラメータ化部21では、図5(A)に示すサンプル81中のこれらの領域をそれぞれ切り出し、図5(B)に示すようにサンプル91中の構成要素92〜96とする。ここで、テキストについては、改行を含み続けて配置され、ひとかたまりになっているものを1つの構成要素とする。罫線、枠については、一続きになっているものを1つの構成要素とする。1つの写真、図、イラスト等を1つの構成要素とする。なお、各構成要素は重なっていてもよいし、構成要素間に包含関係があってもよい。また、切り出しの際にそれぞれの構成要素は外接する矩形としてモデル化する。例えば、写真領域82の外形は楕円形であるが、構成要素92に示すように外接する矩形として切り出す。
【0028】
具体的な構成要素の切り出し方法は、一般的な文書画像認識技術によって構成すればよい。例えば、山岡正輝他,「パターン分類手法に基づく文書画像の構造解析」,電子情報通信学会論文誌D−II,J79−D−II(5),p756−764,1996.、あるいは、特願平3−313186号「文書論理構造認識および文書内容認識のための装置および方法」に記載されている技術を用いることができる。
【0029】
次に、切り出した構成要素のそれぞれについて属性を調べ、パラメータの値を決める。ここでは、縦方向の位置、横方向の位置、縦方向の大きさ、横方向の大きさ、タイプの5つのパラメータを用いることとする。以下、各パラメータについて説明する。
【0030】
パラメータp(1):縦方向の位置
パラメータのとる値:上、中、下
定義:版面を縦に3等分した3つの領域を考え、構成要素の中心点が版面の上方の領域にあれば「上」、中央の領域にあれば「中」、下方の領域にあれば「下」とする。
【0031】
パラメータp(2):横方向の位置
パラメータのとる値:左、中、右
定義:版面を横に3等分した3つの領域を考え、構成要素の中心点が版面の左方の領域にあれば「左」、中央の領域にあれば「中」、右方の領域にあれば「右」とする。
【0032】
パラメータp(3):縦方向の大きさ
パラメータのとる値:大、中、小
定義:構成要素である矩形の縦方向の大きさが、版面の高さに対して50%以上であれば「大」、50%未満15%以上であれば「中」、15%未満であれば「小」とする。
【0033】
パラメータp(4):横方向の大きさ
パラメータのとる値:大、中、小
定義:構成要素である矩形の横方向の大きさが、版面の幅に対して50%以上であれば「大」、50%未満15%以上であれば「中」、15%未満であれば「小」とする。
【0034】
パラメータp(5):タイプ
パラメータのとる値:テキスト、写真、図、罫線
定義:要素の種類。イラスト等は図とする。枠、オビ等は、罫線とする。
【0035】
この例においては、切り出した各構成要素について、上方に位置する構成要素から、同じ高さの時は左方に位置する構成要素から順番に調べ、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めてゆく。このとき調べた順番に、1から始まる整数値を、その要素のIDとして付与する。
【0036】
例えば、図5(B)における構成要素92の要素IDは1である。また、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めてゆくと、まず、パラメータp(1):縦方向の位置については、上方に位置しているため、パラメータの値は「上」である。次に、パラメータp(2):横方向の位置については、中央に位置しているため、「中」となる。次に、パラメータp(3):縦方向の大きさについては、構成要素92の矩形の縦方向の大きさが、ここでは版面の高さに対して17%とすれば、「中」となる。次に、パラメータp(4):横方向の大きさについては、構成要素92の矩形の横方向の大きさが、明らかに版面の幅に対して50%以上あるため、「大」となる。次に、パラメータp(5):タイプについては、構成要素92は上述のように写真領域とみなしているので、値を「写真」とした。以下同様に、各構成要素についてパラメータを定めてゆく。
【0037】
図6は、サンプルプロファイルの一例の説明図である。上述のようにしてサンプル中の各構成要素についてパラメータの値を決定し、それらをまとめてサンプルプロファイル23を得る。図6では、図5に示したサンプルから得られたサンプルプロファイル23の一例を示している。この例では、各構成要素のパラメータを表形式にまとめており、各行が1つの構成要素に対応している。例えば、左端のIDが1の行は、構成要素92に対応している。この左端のIDの欄以外の欄は順番にパラメータp(1)〜p(5)の値を示している。さらに、サンプルプロファイル23には、ラベル24が付されている。これは、入力となるサンプルに付されていたラベルをそのまま付ける。
【0038】
なお、この例ではパラメータとして上述の5つを採用しているが、これは説明を簡単にするためであり、その他に、以下に挙げるパラメータなど、種々のパラメータを採用することができる。またその場合もパラメータの数が増える以外の点での動作の変更はない。
【0039】
パラメータ:裁ち落とし
パラメータのとる値:なし、1辺、2辺、3辺、4辺
定義:写真の何辺が、版面の外側に接しているか
【0040】
パラメータ:矩形
パラメータのとる値:矩形、非矩形
定義:要素の外形が矩形であるかどうか
【0041】
パラメータ:イタリック
パラメータのとる値:ノーマル、イタリック、その他
定義:テキストである要素の文字の書体がイタリックかどうか。テキストでない要素については「その他」とする。
【0042】
パラメータ:行揃え
パラメータのとる値:右揃え、中揃え、左揃え、ジャスティファイ、その他
定義:テキストである要素の各行が、どのように揃えられているか。テキストでない要素については「その他」とする。
【0043】
その他にも、以下のような属性をパラメータとして採用してもよい。
・色(明度、彩度、色相に分けてもよい)
・テキストについて、文字の大きさ、フォント、行数、回り込み(別の要素を避けるようにテキストが流し込まれている)があるかどうか、文字数
・罫線、カコミについて、線の種類、幅
このように、文書の構成要素の属性であれば何でもパラメータとして採用しうるのであって、サンプルのデザイン観点での評価に関係する可能性があるものを採用すればよい。
【0044】
また、この例では、パラメータの値として上に説明したような定義を採用しているが、説明を簡単にするために、定義内容を簡略化した部分もあり、もちろんこれ以外の定義でもかまわない。
【0045】
例えば、パラメータp(1):縦方向の位置については、次のようにすることも考えられる。
パラメータのとる値:上、中上、中、中下、下
定義:版面を縦に5等分した5つの領域を考え、構成要素の中心点が、版面の上方の領域にあれば「上」、2番目の領域にあれば「中上」、中央の領域にあれば「中」、4番目の領域にあれば「中下」、下方の領域にあれば「下」とする。この場合もパラメータの値の数が増える以外に動作に変更はない。要はデザイン知識を表現するのに適切と考えられる分割数を決定すればよい。分割数を少なくすればきめ細かなデザイン知識の表現ができないし、多くすれば、特殊なケースについての知識が多くなり、一般的に適用できるデザイン知識が得られにくくなる。
【0046】
次に、デザイン知識を出力するデザイン知識獲得部25の処理について説明する。まず、ルール、デザイン知識について説明する。扱っているパラメータの値を順に並べたものをルールと呼び、例えば(上、中、中、小、図)のように表す。ただし、それぞれのパラメータがとりうる値の他に、任意の値を表すxを加える。例えば第3〜5のパラメータが任意の値である(上、中、x、x、x)もルールである。ルールは、構成要素についての条件を表している。
【0047】
ある構成要素のパラメータ列とあるルールを比較して、全てのパラメータについて、構成要素のパラメータ値とルールのパラメータ値が同じである場合、その構成要素はルールを満たすという。xの場合はルールのパラメータ値が何であっても同じであるとみなす。例えばルール(上、中、x、x、x)に対し、構成要素のパラメータが「上」、「中」、「中」、「小」、「図」であれば、その構成要素はルール(上、中、x、x、x)を満たす。
【0048】
あるサンプルプロファイルと、あるルールを比較した場合、そのサンプルプロファイルが、そのルールを満たす構成要素を1つでも含めば、そのサンプルプロファイルは、そのルールにマッチするという。例えば、ルール(上、中、x、x、x)は、パラメータp(1)の値が上で、p(2)の値が中であるような構成要素が1つでもあればそのサンプルプロファイルにマッチする。つまり、このルールは、「上方の中央部に、1つ以上要素がある」ことを意味している。例えば図6に示したサンプルプロファイル23の例では、IDが1の構成要素がルール(上、中、x、x、x)を満たすため、このサンプルプロファイルはルール(上、中、x、x、x)にマッチする。
【0049】
デザイン知識は、そのデザイン評価観点において真となる条件を示すルールの集合である。あるサンプルプロファイルは、デザイン知識中のルールのいずれかにマッチすれば、ラベルは真であると判定される。例えばルール(上、中、x、x、x)1つだけがデザイン知識中にあれば、「p(1)の値が上で、p(2)の値が中の構成要素を有するならばそのサンプルは真」ということを示している。
【0050】
次に、ルール枚挙部41の動作を説明する。ルール枚挙部41は、可能なすべてのルールを、一般的なものから特殊なものへという順で、要求に応じて次々と生成する。図7は、ルール枚挙部の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは上述のように、5つのパラメータからなるルールを生成する場合について示す。
【0051】
まずS101において、任意の値xでないパラメータの数を示す変数kの値を0にする。そしてS102において、5つのパラメータがすべて任意の値xであるルール(x、x、x、x、x)を生成して出力する。
【0052】
次にS103において、k=1とする。そしてS104において、1つのパラメータ以外の4つのパラメータは任意の値xであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、変数rの値を1、2、3、4、5と順に変えながら、p(r)のとりうる値の全て{W1,W2,...,Wm}のそれぞれの値wについて、パラメータp(r)をwとし、それ以外のすべて(4つ)のパラメータをxとしたルールを出力する。
【0053】
S105において、k=2とする。そしてS106において、2つのパラメータ以外は任意の値xであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、5つのうちから2つをとるすべての組合せ{(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(2,3),(2,4),(2,5),(3,4),(3,5),(4,5)}のそれぞれの組(q,r)について、次の処理を行う。p(q)のとりうる値{V1,V2,...,Vn}のそれぞれの値v、および、p(r)のとりうる値{W1,W2,...,Wm}のそれぞれの値wについて、パラメータp(q)をvとし、パラメータp(r)をwとし、それ以外のすべて(3つ)のパラメータをxとしたルールを出力する。
【0054】
S107において、k=3とする。そしてS108において、3つのパラメータ以外は任意の値xであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、まず、5つのうちから3つをとるすべての組合せ{(1,2,3),(1,2,4),(1,2,5),(1,3,4),(1,3,5),(1,4,5),(2,3,4),(2,3,5),(2,4,5),(3,4,5)}を求め、それぞれの組(q,r,s)について、上述と同様にしてそれぞれp(q)、p(r)、p(s)のとりうる値の中から値u,v,wを決定し、それ以外の2つのパラメータをxとしたルールを出力する。
【0055】
S109において、k=4とする。そしてS110において、4つのパラメータ以外は任意の値xであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、まず、5つのうちから4つをとる全ての組合せ{(1,2,3,4),(1,2,3,5),(1,2,4,5),(1,3,4,5),(2,3,4,5)}を求め、それぞれの組(q,r,s,t)について、上述と同様にしてそれぞれp(q)、p(r)、p(s)、p(t)のとりうる値の中から値を決定し、それ以外の1つのパラメータをxとしたルールを出力する。
【0056】
S111において、k=5とする。そしてS112において、5つのパラメータがすべて何かの値をとるような(xのない)すべてのルールを生成して出力する。具体的には、組(1,2,3,4,5)について、上述のようにしてそれぞれのパラメータのとりうる値の中からそれぞれ値を決定し、ルールを生成すればよい。
【0057】
このようにして、パラメータが5個の場合のすべてのルールを生成して出力することができる。なお、この手続きは必要に応じて動作し、ルールを出力するようにする。つまり、学習部42がルールの読み込みを要求してきたときに動作を開始し、1つでもルールを出力したらその状態で一旦動作を停止する。その後、学習部42が次のルールを要求してきたときに、その続きの動作を再開するようにする。これにより、無駄なルールの生成を防ぐことができる。
【0058】
また、この手続きはパラメータの数が5の場合についてのものであるが、パラメータの数がそれ以外の場合であっても同様の考え方で手続きを構成できる。また、パラメータの数が任意であるような手続きも構成可能である。
【0059】
次に学習部42の動作を説明する。図8は、学習部の動作の一例を示すフローチャートである。まずS121において、入力されたサンプルプロファイル23のそれぞれについて、ラベル24が真のものを真評価プロファイル格納部52に、また、ラベル24が偽のものを偽評価プロファイル格納部53にそれぞれ分類して格納する。また、カレントデザイン知識格納部51を空にしておく。
【0060】
S122において、ルール枚挙部41からルールを1つ読み込み、カレントルールとする。S123でルールを読み込めたか否かを判定し、読み込むべきルールがなかった場合には、エラー終了する。
【0061】
ルールを1つ読み込んだら、S124において、偽評価プロファイル格納部53に格納されているすべてのサンプルプロファイルについて、カレントルールとマッチするか否かを調べる。1つでもマッチしていることをS125で確認したら、カレントルールを捨て、S122へ戻る。すなわち、そのカレントルールはそのデザイン評価観点を真とするルールではないので、デザイン知識とはしない。
【0062】
カレントルールが偽評価プロファイル格納部53に格納されているすべてのサンプルプロファイルとマッチしない場合、S126において、真評価プロファイル格納部52に格納されているすべてのサンプルプロファイルについて、カレントルールとマッチするか否かを調べる。1つでもマッチしていることをS127で確認したら、カレントルールを採用し、S128においてそのカレントルールをカレントデザイン知識格納部51に加える。また、マッチしたサンプルプロファイルをすべて真評価プロファイル格納部52から取り除く。
【0063】
S129において、真評価プロファイル格納部52中にまだサンプルプロファイルが残っているか否かを判定し、まだサンプルプロファイルが残っていれば、S122に戻って次のルールについての処理を行う。真評価プロファイル格納部52中のサンプルプロファイルがなくなった時点で、S130においてカレントデザイン知識格納部51に格納されているルールを、求めるデザイン知識として出力する。
【0064】
なお、多量のサンプルで実際に動作させるときは、ノイズの影響を考え、多少の余裕を持たせるようにする。ここでノイズとは、ラベルの値が正しくないサンプルを指す。例えば、全く同じ2つのサンプルについて、片方に真、片方に偽のラベルが付いている場合がその典型例である。この場合はどちらかのラベルが、間違って付けられており、ノイズである。ただ、ラベルの値は、デザインの評価観点で付けられるため、あいまいさがあり、このような状況が起こるのは避けられないと考えるべきである。そのため、ノイズへの何らかの対処を行うことが望ましい。ノイズへの対処を行わない場合、ルール枚挙部41において可能なルールを全て枚挙し、図8のS123でエラー終了してしまう場合も生じることがある。
【0065】
ノイズへの対処方法としては、例えば図8に示したフローチャートにおいて、S125,S127における「1つでもマッチ」したらという判断条件を、「総サンプルプロファイル中のb%一致」したらというように変える。また、S129における、まだサンプルプロファイルが残っていればという条件を、まだc%のサンプルプロファイルが残っていればという条件に変える。b%、c%は、2〜5というような範囲で、ノイズの状況を見て設定する。このようにすれば、図8に示した手順とほぼ同様の手順で、ノイズを考慮した学習処理を行うことができる。
【0066】
なお、上述のデザイン知識獲得部25における動作例は、必ずしも効率はよくない。デザイン知識獲得部25としては、真偽のラベル24の付いた、不定個のパラメータからなるサンプルプロファイル23の集合から、その真偽を判定する規則を学習するような方法であれば、他のアルゴリズムでも適用できる。そのような、一般的な学習のアルゴリズムについては、例えば、淵一博他著,「知識の学習メカニズム」,共立出版,1986.等で紹介されており、本発明への適用も可能である。
【0067】
上述のデザインサンプル解析部2の動作の一例について、具体例を用いながらさらに詳述する。図9は、デザインサンプル解析部に入力されるサンプルの具体例の説明図、図10は、図9に示したサンプルが入力された場合に作成されるサンプルパラメータの一例の説明図である。ここでは図9(A)〜(E)に示すような5つの文書がサンプルとして与えられている。なお、各サンプルにおいて、白い矩形枠はテキストを、ハッチングを施した矩形枠は写真を、線は罫線をそれぞれ示しているとする。
【0068】
また、各サンプルにはラベルが付けられている。このラベルは、ここでは「安定感がある」というデザイン評価観点で各サンプルを評価した結果を示しており、真または偽の値がラベルとして付けられている。つまりこの動作例では、これらのサンプルから、安定感がある文書の条件をデザイン知識として得ようとしている。なお、図9(A),(B)に示すサンプルには、ラベルの値として「偽」が付されており、それ以外のサンプルにはラベルの値として「真」が付されている。
【0069】
パラメータ化部21では、まず上述の図5で説明したようにして各サンプルについて、サンプルから構成要素を切り出す。図9に示した各矩形は、切り出された構成要素を示している。
【0070】
さらにパラメータ化部21は、切り出した構成要素のそれぞれについて属性を調べ、パラメータの値を決める。まず図9(A)に示すサンプルについて調べる。図9(A)に示したサンプルでは、上方の左側にテキストが、右側に写真が配置され、また中央部にテキスト、さらに下方の右側にテキストが配置されている。まず、一番上方に位置し、左方に位置する構成要素から調べる。この構成要素のIDを1とする。次に、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めていく。まず、パラメータp(1):縦方向の位置については、上方に位置しているため、パラメータのとる値は「上」である。同様に、パラメータp(2):横方向の位置は「左」、パラメータp(3):縦方向の大きさは「小」、パラメータp(4):横方向の大きさは「中」、パラメータp(5):タイプは「テキスト」となる。
【0071】
同様に、上方の右側に配置されている写真については、ID2が付けられ、パラメータのとる値は、順に、「上」、「右」、「小」、「小」、「写真」となる。以下同様に、4つの構成要素すべてについて調べ、これらのパラメータを表形式にまとめる。このようにして、図9(A)に示すサンプルから、図10(A)に示すようなサンプルプロファイルが作成される。このサンプルプロファイルに付されているラベルの値は、入力された図9(A)に示すサンプルに付されていたラベルの値と同じであり、ここでは「偽」である。
【0072】
以下同様にして、その他のサンプルについても調べ、図10に示すような5つのサンプルプロファイルを得る。すなわち、図9(A)に示したサンプルから図10(A)に示すサンプルプロファイルが得られ、図9(B)に示したサンプルから図10(B)に示すサンプルプロファイルが得られ、図9(C)に示したサンプルから図10(C)に示すサンプルプロファイルが得られ、図9(D)に示したサンプルから図10(D)に示すサンプルプロファイルが得られ、図9(E)に示したサンプルから図10(E)に示すサンプルプロファイルが得られる。
【0073】
このようにしてサンプルプロファイルが得られると、これらのサンプルプロファイルを用いて「安定感がある」というデザイン評価観点でのデザイン知識を獲得する処理を行う。
【0074】
ルール枚挙部41は、次のような順序でルールを出力する。ただし、このルール枚挙部41の動作は、学習部42がルールの読み込みを要求するたびに必要に応じて行われる。まず最初に、すべてのパラメータで任意の値xをとるルール(x、x、x、x、x)を出力する。
【0075】
次に、1つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールをすべて生成して出力する。まず、変数rの値を1として、p(1)のとりうる値{上、中、下}のそれぞれの値wについて、パラメータp(1)をwとしそれ以外の全て(4つ)のパラメータをxとしたルールを出力する。つまり、(上、x、x、x、x)、(中、x、x、x、x)、(下、x、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。次に、変数rの値を2として、p(2)のとりうる値{左、中、右}のそれぞれの値wについて、パラメータp(2)をwとしそれ以外の全て(4つ)のパラメータをxとしたルールを出力する。つまり、(x、左、x、x、x)、(x、中、x、x、x)、(x、右、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。以下同様に、変数rの値を3として、(x、x、大、x、x)、(x、x、中、x、x)、(x、x、小、x、x)の3つのルールを順に出力し、また変数rの値を4として、(x、x、x、大、x)、(x、x、x、中、x)、(x、x、x、小、x)のルールを出力し、変数rの値を5として、(x、x、x、x、テキスト)、(x、x、x、x、写真)(x、x、x、x、図)、(x、x、x、x、罫線)のルールを出力する。
【0076】
次に、2つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールをすべて生成して出力する。具体的には、5つのうちから2つをとる全ての組合せ{(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(2,3),(2,4),(2,5),(3,4),(3,5),(4,5)}のそれぞれの組(q,r)について、p(q)、p(r)のとりうる値の組み合わせごとにルールを出力する。まず、(q,r)=(1,2)の場合には、p(1)のとりうる値{上、中、下}のそれぞれの値と、p(2)のとりうる値{左、中、右}のそれぞれの値の組み合わせについてそれぞれルールを生成する。すなわち、まずパラメータp(1)を「上」とし、パラメータp(2)を{左、中、右}のうちの1つとし、それ以外の全て(3つ)のパラメータをxとしたルール、つまり、(上、左、x、x、x)、(上、中、x、x、x)、(上、右、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。次にp(1)を「中」として、(中、左、x、x、x)、(中、中、x、x、x)、(中、右、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。同様にp(1)を「下」として、(下、左、x、x、x)、(下、中、x、x、x)、(下、右、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。このようにしてそれぞれの組(q,r)について、2つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールを生成してゆく。
【0077】
次に、3つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールをすべて生成して出力する。具体的には上述の処理と同様にして、(上、左、大、x、x)、(上、左、中、x、x)、(上、左、小、x、x)、(上、中、大、x、x)、・・・というような順で、3つのパラメータ以外はxであるようなルールの全てを出力する。同様にして、4つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールを、例えば(上、左、大、大、x)、(上、左、大、中、x)、(上、左、大、小、x)、(上、左、中、大、x)、・・・というような順ですべて生成して出力し、さらに、すべてのパラメータが任意の値xではないルールを、例えば(上、左、大、大、テキスト)、(上、左、大、大、写真)、(上、左、大、大、図)、(上、左、大、大、罫線)、(上、左、大、中、テキスト)、・・・というような順で生成して出力する。
【0078】
学習部42では、図10に示したサンプルプロファイルを、そのラベルの値に応じて真評価プロファイル格納部52と偽評価プロファイル格納部53に分類して格納する。これにより、図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルが偽評価プロファイル格納部53に格納され、図10(C),(D),(E)に示すサンプルプロファイルが真評価プロファイル格納部52に格納される。また、カレントデザイン知識格納部51は空にしておく。
【0079】
ルール枚挙部41からルールを1つ読み込み、カレントルールとする。最初にルール枚挙部41はルール(x、x、x、x、x)を生成して出力するので、学習部42はこれを読み込んでカレントルールとする。そして、このカレントルール(x、x、x、x、x)が偽評価プロファイル格納部53に格納された図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルとマッチするか否かを調べる。このカレントルール(x、x、x、x、x)は、すべての構成要素が満たすルールであるので、図10(A),(B)のいずれのサンプルプロファイルにおいてもマッチする。そのため、このカレントルールは捨てられる。
【0080】
次にルール枚挙部41からルールを1つ読み込むと、ルール(上、x、x、x、x)が読み込まれ、カレントルールとなる。このカレントルール(上、x、x、x、x)が偽評価プロファイル格納部53に格納された図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルとマッチするか否かを調べる。すると、例えば図10(A)に示すサンプルプロファイルのIDが1の構成要素が、ルール(上、x、x、x、x)を満たす。そのため、図10(A)に示すサンプルプロファイルは、カレントルールとマッチする。このため、このカレントルールは捨てられる。
【0081】
以下同様にして、順次、(中、x、x、x、x)、(下、x、x、x、x)、(x、左、x、x、x)、(x、中、x、x、x)、(x、右、x、x、x)のルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A)に示すサンプルプロファイルが、カレントルールとマッチするため、これらのカレントルールは捨てられる。
【0082】
次に、ルール(x、x、大、x、x)が読み込まれ、カレントルールとなる。そして偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルとカレントルールがマッチするか否かを調べる。しかし、いずれのサンプルプロファイルにもカレントルールを満たす構成要素が存在しない。そのため、次に真評価プロファイル格納部52に格納されている図10(C)〜(E)に示すサンプルプロファイルとカレントルールがマッチするか否かを調べる。しかし、これらいずれのサンプルプロファイルにも、カレントルールを満たす構成要素が存在しないので、このカレントルールも捨てられる。
【0083】
以下同様に、(x、x、中、x、x)、(x、x、小、x、x)、(x、x、x、大、x)、(x、x、x、中、x)、(x、x、x、小、x)、(x、x、x、x、テキスト)、(x、x、x、x、写真)(x、x、x、x、図)、(x、x、x、x、罫線)のルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルのいずれかとマッチするので、これらのルールは捨てられる。
【0084】
これで、1つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールは全てチェックしたが、すべて捨てられた。次に2つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールを調べる。以下同様にして、ルール枚挙部41で生成したルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A),(B)に示すプロファイルのいずれかとマッチするか、あるいは、真評価プロファイル格納部52に格納されている図10(C)〜(E)に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、捨てられる。
【0085】
初めてカレントルールが採用されるのは、カレントルールが(下、x、中、x、x)の時である。このルールは、偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A),(B)に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、真評価プロファイル格納部52に格納されている図10(D),(E)に示すプロファイルとマッチする。従って、カレントルール(下、x、中、x、x)は採用され、カレントデザイン知識格納部51に加えられる。また、マッチしたサンプルプロファイル(図10(D),(E)に示すサンプルプロファイル)を真評価プロファイル格納部52から取り除く。
【0086】
真評価プロファイル格納部52には、まだ図10(C)に示すサンプルプロファイルが残っているので、さらに処理を続ける。その次にカレントルールが採用されるのは、カレントルールが(中、x、中、x、写真)の時である。このルールは図10(A),(B)に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、真評価プロファイル格納部52に格納されている図10(C)に示すプロファイルとマッチする。従って、カレントルール(中、x、中、x、写真)は採用され、カレントデザイン知識格納部51に加えられる。また、マッチした図10(C)に示すサンプルプロファイルを真評価プロファイル格納部52から取り除く。これにより真評価プロファイル格納部52は空となる。
【0087】
真評価プロファイル格納部52が空となったので、それ以上のルールの読込は行わない。最後に、カレントデザイン知識格納部51の内容を、求めるデザイン知識として出力する。出力されるデザイン知識は、{(下、x、中、x、x)、(中、x、中、x、写真)}である。これは、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素があるか、または、中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、写真である構成要素がある」という意味である。このようにして「安定感がある」条件をデザイン知識として得ることができる。
【0088】
このようにして、「安定感がある」という条件を、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素があるか、または、中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、写真である構成要素がある」と記述したデザイン知識を得ることができた。これは、個々の構成要素に着目して初めて得られる知識である。従来の技術でも、例えば「下方に構成要素がある」、「縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」等をパラメータとすることはできるが、これら2つによっても、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」という条件は表現できない。2つのパラメータを満たす構成要素が同じ構成要素であるとは限らないからである。
【0089】
ただし、従来の方法でも、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」ということをパラメータとすれば、同じ条件が表現できるようにになる。しかしこのような手法は、実際には現実的でない。どのような知識が獲得できるかは事前にはわからないため、サンプルを表現するパラメータとしては、構成要素のパラメータの値のすべての組を用意しなければならないためである。用意するパラメータの数は、上述のような例でも、xを値の1つとするため、4×4×4×4×5=1280となる。パラメータの種類を増やせば、その数は指数関数的に増大し、必要なデータ量も指数関数的に増大してしまう。一方、上述のような本発明の方法では、パラメータの種類を増やしても、必要なデータ量は比例のオーダーでしか増大しない。実際のサンプル分析では、事前に想定されないような知識を獲得するためには、有効と考えられるパラメータをできるだけ多く採用しておく必要がある。そのため、上述のような動作例によって獲得したような知識は、従来技術では、実際的には獲得できず、本発明で初めて獲得できるようになったといえる。
【0090】
このようにしてデザイン知識獲得部25から出力されたデザイン知識は、デザイン知識保持部31に格納される。そしてデザイン評価部3がサンプル4のデザイン評価観点における評価を行う際に用いられる。なお、このデザイン評価部3における動作は、上述の図4で説明したとおりである。すなわち、まず入力されたデザインサンプル4を、パラメータ化部32によって分析し、サンプルプロファイル33を作る。その方法は、上述のパラメータ化部21と全く同じ方法を用いることができる。しかしこのときに生成されるサンプルプロファイル33にはラベルは付与されていない。次に評価部34は、サンプルプロファイル33の評価を行う。その動作は、デザイン知識保持部31の中のそれぞれのルールについて、サンプルプロファイル33とマッチするか否かを調べ、マッチすれば評価結果5の値として「真」を、マッチしなければ「偽」を出力する。
【0091】
具体例として、上述のようにして「安定感がある」というデザイン評価観点に基づいて獲得されたデザイン知識{(下、x、中、x、x)、(中、x、中、x、写真)}がデザイン知識保持部31に保持されているとする。ここで、図5(A)に示すようなサンプル4がデザイン評価部3に入力された場合について説明する。このときは、まず、入力されたサンプル4を、パラメータ化部32によって分析し、サンプルプロファイル33を作成する。このサンプルプロファイル33の作成過程は、図5を用いて上述したとおりである。作成されたサンプルプロファイル33は、ほぼ図6に示すものとなるが、ラベル24は付いていない。
【0092】
次に、評価部34において、サンプルプロファイル33の評価を行う。すなわち、サンプルプロファイル33がデザイン知識保持部31中のルールの1つとマッチするか否かを調べる。ここでは、図6に示すサンプルプロファイルのID2の構成要素が、デザイン知識保持部31中のルール(中、x、中、x、写真)を満たす。そのため、このサンプルプロファイルはルール(中、x、中、x、写真)とマッチする。これにより、評価部34は評価結果5として「真」を出力する。つまり、図5(A)に示したサンプルは、安定感があると評価される。このようにして、デザイン評価観点における評価が未知のサンプルについて、その評価を行うことができる。
【0093】
なお、上述の具体例では、「安定感がある」というデザイン評価観点についてデザイン知識を獲得し、また評価する場合の動作を示した。しかし本発明はこの例に限らず、様々なデザイン評価観点に対して適用可能である。例えば、「ダイナミック」という観点で評価されたサンプルから、「中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが大きい、罫線(つまりオビのことである)である要素があれば、ダイナミックである」という意味のデザイン知識を得られる。また、このようなデザイン知識を用いることにより、「ダイナミック」という観点でのサンプルの評価が可能になる。
【0094】
また、例えば「カジュアル」というデザイン評価観点も可能である。この場合、例えばパラメータとして「矩形」を加え、「縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが中くらいの、写真で、要素の外形が矩形でない要素があれば、カジュアルである」というようなデザイン知識を得ることも可能である。これにより、「カジュアル」か否かの評価を行うことができる。
【0095】
さらに、例えばパラメータとして「色」を加え、「縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが大きいテキストで、色が赤のものがあれば、ショッキングである」というようなデザイン知識を得ることも可能である。この場合、「ショッキング」か否かの評価を行うことができる。
【0096】
その他にも、デザインの善し悪しを示すデザイン評価観点、例えば、「バランスの悪い」というような観点で評価されたサンプルから、バランスの悪い条件を記述したデザイン知識を得るようなことも可能である。
【0097】
なお、本発明はこのような多数のデザイン評価観点について、そのいずれの評価が適当かを判断することが可能である。例えば多数の印象語で評価されたサンプルを用意し、各印象語についてそれぞれ当てはめるためのデザイン知識を獲得する。そして、サンプルが入力されたとき、各印象語のデザイン知識を用いて順に評価する。これにより、入力されたサンプルがどの印象語に当てはまるかを評価することができる。
【0098】
また、上述の例では、デザイン評価観点に対する評価として、適合するか否かという2値で示したが、本発明はこれに限らず、多段階の評価であってもよい。各評価段階ごとにデザイン知識を獲得すれば、多段階の評価も可能である。なお、このような多段階の評価を行う場合でも、各評価を1つのデザイン評価観点として位置づけることによって、2値の評価のみでも対応可能である。
【0099】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、様々な構成要素が現れ、その数も一定しない、定型的でないデザインサンプルであっても、個々のデザインの構成要素に着目することにより、デザイン知識を獲得することができる。また、このようにしてデザイン知識を獲得することにより、従来技術では獲得できなかったようなデザイン知識を獲得することができる。さらに、このようにして獲得したデザイン知識を用いてサンプルを評価することにより、様々な構成要素が現れ、その数も一定しない、定型的でないデザインサンプルであっても評価でき、また、従来できなかったような評価も可能になるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施の一形態を示す概略構成図である。
【図2】 デザイン知識獲得部の一例を示す構成図である。
【図3】 本発明の実施の一形態におけるデザインサンプル解析処理の概要を示すフローチャートである。
【図4】 本発明の実施の一形態におけるデザイン評価処理の概要を示すフローチャートである。
【図5】 サンプルの具体例における構成要素の切り出しの説明図である。
【図6】 サンプルプロファイルの一例の説明図である。
【図7】 ルール枚挙部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図8】 学習部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図9】 デザインサンプル解析部に入力されるサンプルの具体例の説明図である。
【図10】 図9に示したサンプルが入力された場合に作成されるサンプルパラメータの一例の説明図である。
【符号の説明】
1…サンプル集合、2…デザインサンプル解析部、3…デザイン評価部、4…サンプル、5…評価結果、11…サンプル、12…ラベル、21…パラメータ化部、22…サンプルプロファイル集合、23…サンプルプロファイル、24…ラベル、25…デザイン知識獲得部、31…デザイン知識保持部、32…パラメータ化部、33…サンプルプロファイル、34…評価部、41…ルール枚挙部、42…学習部、51…カレントデザイン知識格納部、52…真評価プロファイル格納部、53…偽評価プロファイル格納部、81,91…サンプル、82,83…写真領域、84,86…罫線領域、85…テキスト領域、92〜96…構成要素。
【発明の属する技術分野】
本発明は、デザイン評価観点でそれぞれ評価された多数のデザインサンプルを分析して、文書のビジュアルデザインについてのデザイン知識を出力するデザインサンプル解析方法および装置と、そのデザイン知識を用いてデザインサンプルの評価を行うデザイン評価方法および装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、印象語で表されるデザインのイメージでそれぞれ評価されたデザインサンプル(以下単にサンプルともいう)を分析して、デザイン知識を得るのには、主として統計的手法が用いられてきた。例えば、石場正大他,「感性モデルを組み込んだ文書作成支援システムの提案」,情報処理学会ヒューマンインタフェース研究会資料97−HI−70,p71−78,1997で提案されたシステムにおいては、次のようにしてデザイン知識を得ている。まず、SD法を用いて感性モデルの構築を行う。ビジネス文書の印象を、15のサンプルについて官能評価し、これを因子分析した結果、斬新さ、個性的、シンプル、暖かさ、力強さの印象語で表される5つの因子を得る。次に、各サンプルのこれらの因子に対しての評価値と、「タイトル/見出しのフォント種」、「タイトルのフォント書体」、「本文のフォント種」、「行間」、等の12種類のパラメータとの間で重回帰分析を行い、12のパラメータと5つの印象語の関係を求めている。
【0003】
上述の方法では、すべてのサンプルが、タイトル、本文等、決まった構成要素から成り、その配置や数もサンプルごとにほとんど違わないような、定型的なビジネス文書を対象としている。しかし、サンプルごとに様々な種類の構成要素が現れ、その位置や数も一定しないような、定型的でない文書、例えば、ポスターなどにはそのままでは適用できないという問題点がある。例えば、上述の方法において対象としている定型的なビジネス文書では、例えばタイトルは必ず存在していたので、「タイトルのフォント書体」という、すべてのサンプルについて値が決まるようなパラメータを設定するようなことは容易であった。しかし、定型的でない文書を対象にデザイン知識を獲得しようとした場合には、サンプルごとに、現れる構成要素が一定していないため、すべてのサンプルについて値が決まるようなパラメータを設定することが困難になる。例えば、タイトルについてのパラメータを設定しようとしても、サンプルによって、タイトルが複数ある場合や、タイトルがない場合、あるいはどれがタイトルであるか判然としない場合などがあるため、パラメータがうまく設定できないという問題が発生する。
【0004】
また、例えば特開平7−271837号公報に記載されているデザイン装置でも、同様の統計的手法で、官能評価を行い、デザイン知識を得ている。但しここでのデザインは、車両のインテリアのデザインである。パラメータは、「インストの厚み、スポーク数」等であり、評価用語としては、「集中できる、豪華な」等がある。車両においては装着される部品要素にはほとんど変化がなく、多変量解析などの手法を利用することができる。しかし、この技術も多変量解析という統計的手法を用いているため、上述の技術と同様に構成要素が変化してパラメータの数が変化する対象については適用できないという問題があった。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルについても、デザイン評価観点による解析を行うことができるデザインサンプル解析方法および装置を提供するとともに、このようなデザインサンプル解析方法および装置によって出力されるデザイン知識に基づいて、任意の数のデザインの構成要素からなるデザインサンプルのデザイン評価観点についての評価を行うことのできるデザイン評価方法および装置を提供することを目的とするものである。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明のデザインサンプル解析方法および装置では、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルを解析対象とし、従来のようにサンプル全体を対象として解析してパラメータの値を決定するのではなく、サンプルを構成する個々の構成要素ごとに解析をしてパラメータの値を決定し、その要素ごとのパラメータの集まりを、サンプルのサンプルプロファイルとする。そして多数のサンプルプロファイルと各デザインサンプルごとの前記デザイン評価観点の評価に基づいて前記デザイン評価観点を満たすデザイン知識を獲得して出力する。
【0007】
また、本発明のデザイン評価方法および装置では、上述のデザインサンプル解析方法および装置によって得られたデザイン知識を保持しておく。そして新たなサンプルが入力されたとき、上述のデザインサンプル解析方法および装置と同様にして、入力されたサンプルについて各構成要素のパラメータの値からサンプルプロファイルを形成し、形成されたサンプルプロファイルと保持されているデザイン知識とを照合し、前記デザイン評価観点についての評価を出力する。このような構成により、任意の数のデザインの構成要素からなるサンプルについてもデザイン評価観点についての評価を行うことができる。
【0008】
【発明の実施の形態】
図1は、本発明の実施の一形態を示す概略構成図である。図中、1はサンプル集合、2はデザインサンプル解析部、3はデザイン評価部、4はサンプル、5は評価結果、11はサンプル、12はラベル、21はパラメータ化部、22はサンプルプロファイル集合、23はサンプルプロファイル、24はラベル、25はデザイン知識獲得部、31はデザイン知識保持部、32はパラメータ化部、33はサンプルプロファイル、34は評価部である。
【0009】
サンプル集合1は、デザインサンプル解析部2への入力となるサンプル11の集合である。サンプル11には、それぞれラベル12が付加されている。このラベル12は、デザイン評価観点での評価を示している。ここでは、それぞれのサンプルのデザイン評価観点での評価を、ある1つのデザイン評価観点に当てはまるか否かで表すことにする。すなわち、評価は「真」または「偽」の2値である。ラベル12は、1つのデザイン評価観点について、この2値のいずれかをとる。例えば、「安定感がある」という1つの印象語について、サンプルが当てはまるか否か、すなわちサンプルが安定感があるといえるか否かをデザイン評価観点として評価し、当てはまればラベル12,24を真、当てはまらなければ偽とする。
【0010】
デザインサンプル解析部2は、サンプル集合1内の各サンプル11を解析して、デザイン評価観点におけるデザイン知識を抽出して出力する。このデザインサンプル解析部2は、主にパラメータ化部21およびデザイン知識獲得部25を有している。パラメータ化部21は、サンプル集合1内の各サンプル11について、サンプル11に存在する各構成要素ごとにパラメータの値を決定し、これらのパラメータの値からなるサンプルプロファイル23を形成する。このサンプルプロファイル23は各サンプル11ごとに作成され、サンプルプロファイル集合22を形成する。また、各サンプルプロファイル23には、対応するサンプル11に付されていたラベル12がそのままラベル24として付されている。
【0011】
デザイン知識獲得部25は、サンプルプロファイル集合22中のサンプルプロファイル23とそのラベル24をもとに、そのラベルが示すデザイン評価観点を満たすための条件であるデザイン知識を獲得して出力する。ただしこの場合、各サンプル中の構成要素の数が異なるため、各サンプルプロファイル23中のバラメータの数がサンプルごとに違ってくる。そのため、サンプルからデザイン知識を得る際に、従来の技術で用いているような統計的手法(重回帰分析)は使えない。本発明では、機械学習の方式を利用している。その一手法として、パラメータの列からなるルールをある各構成要素のパラメータの列が満たすか否かによってそのルールとサンプルプロファイルとの一致を検出し、デザイン評価観点を満たすルールをデザイン知識として獲得する。このように各構成要素ごとの判定を行うことによって、構成要素の個数や配置などによらないデザイン知識の獲得を実現している。
【0012】
図2は、デザイン知識獲得部25の一例を示す構成図である。図中、41はルール枚挙部、42は学習部、51はカレントデザイン知識格納部、52は真評価プロファイル格納部、53は偽評価プロファイル格納部である。ルール枚挙部41は、可能な全てのルールを生成して順次学習部42に渡す。学習部42は、ルール枚挙部41において生成されたルールを受け取り、そのルールがデザイン評価観点を判定するために有効なルールか否かを調べ、有効なルールをデザイン知識として出力する。学習部42は、カレントデザイン知識格納部51,真評価プロファイル格納部52,偽評価プロファイル格納部53などを有している。サンプルプロファイル集合22中のサンプルプロファイル23は、そのラベル24の値に従って真評価プロファイル格納部52または偽評価プロファイル格納部53のいずれかに分類されて格納される。ルール枚挙部41から受け取ったルールが偽評価プロファイル格納部53に格納されたサンプルプロファイルと一致せず、かつ、真評価プロファイル格納部42に格納されたサンプルプロファイルと一致する場合、そのルールをデザイン知識の候補としてカレントデザイン知識格納部51に格納する。最終的にカレントデザイン知識格納部51に格納されたデザイン知識をデザイン知識としてデザイン知識保持部31へ出力する。
【0013】
図1に戻り、デザイン評価部3は、新たな評価の対象となるサンプル4について、デザイン評価観点においての評価を判定し、評価結果5を出力する。デザイン評価部3は、主にデザイン知識保持部31、パラメータ化部32、および評価部34を有している。デザイン知識保持部31は、デザインサンプル解析部2から出力されるデザイン知識を保持する。
【0014】
パラメータ化部32は、デザインサンプル解析部2におけるパラメータ化部21と同様の処理を行うものであり、入力されたサンプル4について、サンプル4に存在する各構成要素ごとにパラメータの値を決定し、これらのパラメータの値からなるサンプルプロファイル33を形成する。なお、このパラメータ化部32はパラメータ化部21と共通の構成としてもよい。
【0015】
評価部34は、パラメータ化部32で形成されたサンプルプロファイル33を、デザイン知識保持部31に保持されているデザイン知識と照合し、デザイン評価観点についての評価を評価結果5として出力する。
【0016】
サンプル4は、デザイン評価部3において評価の対象とするサンプルである。サンプル11とは異なり、まだデザイン評価観点における評価が行われていないので、評価を示すラベルはない。また評価結果5は、デザイン評価部3で評価した結果であり、ラベル12と同じものである。
【0017】
以下、本発明の実施の一形態における動作の一例について説明する。全体の動作は、まずデザインサンプル解析部2において、サンプルがそのデザイン評価観点に当てはまるための条件(ルール)をデザイン知識として得る。そのデザイン知識をデザイン知識保持部31に保持させておき、新たなサンプルが入力されたとき、デザイン評価部3でデザイン知識保持部31に保持されているでデザイン知識に一致するか否かを判断することによって、そのデザイン評価観点に当てはまるか否かを評価することができる。
【0018】
図3は、本発明の実施の一形態におけるデザインサンプル解析処理の概要を示すフローチャートである。まずパラメータ化部21において、サンプルプロファイルの作成処理を行う。S61において、サンプル集合1中の各サンプル11について、サンプル11中のデザインの構成要素を切り出す。そしてS62において、S61で切り出した各構成要素について、各構成要素ごとにパラメータの値を決定する。S63において、決定したパラメータの値を各サンプル11ごとにまとめ、サンプルプロファイル23を作成する。
【0019】
次にデザイン知識獲得部25において、デザイン知識の獲得処理を行う。S64において、サンプルプロファイル集合22中の各サンプルプロファイル23を、そのラベル24の値に応じて真評価プロファイル格納部52または偽評価プロファイル格納部53のいずれかに分類して格納する。その後S65において、ルール枚挙部41ですべての可能なルールを生成する。S66において、学習部42は、ルール枚挙部41で生成したルールのうち、偽評価プロファイル格納部53に格納されているサンプルプロファイルとマッチせず、真評価プロファイル格納部52に格納されているサンプルプロファイルとマッチするルールを順次カレントデザイン知識格納部51に格納しておく。そして最後に、カレントデザイン知識格納部51に格納されたルールをデザイン知識として出力する。
【0020】
このようにして、あるデザイン評価観点が真となる条件(ルール)のみがデザイン知識として出力されることになる。このとき、ルールとサンプルプロファイルとのマッチング処理は、サンプル中のデザインの構成要素ごとに決定されたパラメータの列を単位として行うことができ、サンプル中にいくつ構成要素が含まれていても、マッチング処理の回数が増加するのみである。そのため、任意の個数の構成要素によって構成されるサンプルについて、何等支障なく上述の解析処理を行うことができる。なお、出力されたデザイン知識は、デザイン知識保持部31に格納しておく。
【0021】
図4は、本発明の実施の一形態におけるデザイン評価処理の概要を示すフローチャートである。ここでは図3に示すようなデザインサンプル解析処理によって、あるデザイン評価観点におけるデザイン知識がデザイン知識保持部31に保持されているものとする。
【0022】
あるデザイン評価観点における評価を行いたいサンプル4がデザイン評価部3に入力されると、S71において、サンプル4中のデザインの構成要素を切り出す。そしてS72において、S71で切り出した各構成要素について、各構成要素ごとにパラメータの値を決定する。S73において、決定したパラメータの値をまとめ、サンプルプロファイル33を作成する。
【0023】
S74において、評価部34はサンプルプロファイル33にマッチするルールがデザイン知識保持部31に格納されているか否かを検索する。S75において、サンプルプロファイル33にマッチするルールが存在したか否かを判定し、存在していた場合にはS76において評価結果5として真を出力し、存在しない場合にはS77において評価結果5として偽を出力する。
【0024】
この場合にも、ルールとサンプルプロファイルとのマッチング処理を、サンプル中のデザインの構成要素ごとに決定されたパラメータの列を単位として行うことができる。そのため、サンプル中にいくつ構成要素が含まれていても、マッチング処理の回数が増加するのみで、何等支障なく上述の評価処理を行うことができる。
【0025】
以下、上述の動作の一例について、具体例を用いながらさらに説明してゆく。まずデザインサンプルの解析処理において、パラメータ化部21は、各サンプル11について、サンプルに含まれる写真、図形、文字などのデザインの構成要素を切り出す。
【0026】
図5は、サンプルの具体例における構成要素の切り出しの説明図である。図中、81,91はサンプル、82,83は写真領域、84,86は罫線領域、85はテキスト領域、92〜96は構成要素である。この具体例において入力されるサンプル81には、写真領域82,83や、罫線領域84,86,テキスト領域85などが配置されている。なお、写真領域82は、背景画像や飾りの施された文字などが複合的に配置されており、ここではこの領域全体で一つの画像であるとみなし、写真領域としている。
【0027】
パラメータ化部21では、図5(A)に示すサンプル81中のこれらの領域をそれぞれ切り出し、図5(B)に示すようにサンプル91中の構成要素92〜96とする。ここで、テキストについては、改行を含み続けて配置され、ひとかたまりになっているものを1つの構成要素とする。罫線、枠については、一続きになっているものを1つの構成要素とする。1つの写真、図、イラスト等を1つの構成要素とする。なお、各構成要素は重なっていてもよいし、構成要素間に包含関係があってもよい。また、切り出しの際にそれぞれの構成要素は外接する矩形としてモデル化する。例えば、写真領域82の外形は楕円形であるが、構成要素92に示すように外接する矩形として切り出す。
【0028】
具体的な構成要素の切り出し方法は、一般的な文書画像認識技術によって構成すればよい。例えば、山岡正輝他,「パターン分類手法に基づく文書画像の構造解析」,電子情報通信学会論文誌D−II,J79−D−II(5),p756−764,1996.、あるいは、特願平3−313186号「文書論理構造認識および文書内容認識のための装置および方法」に記載されている技術を用いることができる。
【0029】
次に、切り出した構成要素のそれぞれについて属性を調べ、パラメータの値を決める。ここでは、縦方向の位置、横方向の位置、縦方向の大きさ、横方向の大きさ、タイプの5つのパラメータを用いることとする。以下、各パラメータについて説明する。
【0030】
パラメータp(1):縦方向の位置
パラメータのとる値:上、中、下
定義:版面を縦に3等分した3つの領域を考え、構成要素の中心点が版面の上方の領域にあれば「上」、中央の領域にあれば「中」、下方の領域にあれば「下」とする。
【0031】
パラメータp(2):横方向の位置
パラメータのとる値:左、中、右
定義:版面を横に3等分した3つの領域を考え、構成要素の中心点が版面の左方の領域にあれば「左」、中央の領域にあれば「中」、右方の領域にあれば「右」とする。
【0032】
パラメータp(3):縦方向の大きさ
パラメータのとる値:大、中、小
定義:構成要素である矩形の縦方向の大きさが、版面の高さに対して50%以上であれば「大」、50%未満15%以上であれば「中」、15%未満であれば「小」とする。
【0033】
パラメータp(4):横方向の大きさ
パラメータのとる値:大、中、小
定義:構成要素である矩形の横方向の大きさが、版面の幅に対して50%以上であれば「大」、50%未満15%以上であれば「中」、15%未満であれば「小」とする。
【0034】
パラメータp(5):タイプ
パラメータのとる値:テキスト、写真、図、罫線
定義:要素の種類。イラスト等は図とする。枠、オビ等は、罫線とする。
【0035】
この例においては、切り出した各構成要素について、上方に位置する構成要素から、同じ高さの時は左方に位置する構成要素から順番に調べ、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めてゆく。このとき調べた順番に、1から始まる整数値を、その要素のIDとして付与する。
【0036】
例えば、図5(B)における構成要素92の要素IDは1である。また、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めてゆくと、まず、パラメータp(1):縦方向の位置については、上方に位置しているため、パラメータの値は「上」である。次に、パラメータp(2):横方向の位置については、中央に位置しているため、「中」となる。次に、パラメータp(3):縦方向の大きさについては、構成要素92の矩形の縦方向の大きさが、ここでは版面の高さに対して17%とすれば、「中」となる。次に、パラメータp(4):横方向の大きさについては、構成要素92の矩形の横方向の大きさが、明らかに版面の幅に対して50%以上あるため、「大」となる。次に、パラメータp(5):タイプについては、構成要素92は上述のように写真領域とみなしているので、値を「写真」とした。以下同様に、各構成要素についてパラメータを定めてゆく。
【0037】
図6は、サンプルプロファイルの一例の説明図である。上述のようにしてサンプル中の各構成要素についてパラメータの値を決定し、それらをまとめてサンプルプロファイル23を得る。図6では、図5に示したサンプルから得られたサンプルプロファイル23の一例を示している。この例では、各構成要素のパラメータを表形式にまとめており、各行が1つの構成要素に対応している。例えば、左端のIDが1の行は、構成要素92に対応している。この左端のIDの欄以外の欄は順番にパラメータp(1)〜p(5)の値を示している。さらに、サンプルプロファイル23には、ラベル24が付されている。これは、入力となるサンプルに付されていたラベルをそのまま付ける。
【0038】
なお、この例ではパラメータとして上述の5つを採用しているが、これは説明を簡単にするためであり、その他に、以下に挙げるパラメータなど、種々のパラメータを採用することができる。またその場合もパラメータの数が増える以外の点での動作の変更はない。
【0039】
パラメータ:裁ち落とし
パラメータのとる値:なし、1辺、2辺、3辺、4辺
定義:写真の何辺が、版面の外側に接しているか
【0040】
パラメータ:矩形
パラメータのとる値:矩形、非矩形
定義:要素の外形が矩形であるかどうか
【0041】
パラメータ:イタリック
パラメータのとる値:ノーマル、イタリック、その他
定義:テキストである要素の文字の書体がイタリックかどうか。テキストでない要素については「その他」とする。
【0042】
パラメータ:行揃え
パラメータのとる値:右揃え、中揃え、左揃え、ジャスティファイ、その他
定義:テキストである要素の各行が、どのように揃えられているか。テキストでない要素については「その他」とする。
【0043】
その他にも、以下のような属性をパラメータとして採用してもよい。
・色(明度、彩度、色相に分けてもよい)
・テキストについて、文字の大きさ、フォント、行数、回り込み(別の要素を避けるようにテキストが流し込まれている)があるかどうか、文字数
・罫線、カコミについて、線の種類、幅
このように、文書の構成要素の属性であれば何でもパラメータとして採用しうるのであって、サンプルのデザイン観点での評価に関係する可能性があるものを採用すればよい。
【0044】
また、この例では、パラメータの値として上に説明したような定義を採用しているが、説明を簡単にするために、定義内容を簡略化した部分もあり、もちろんこれ以外の定義でもかまわない。
【0045】
例えば、パラメータp(1):縦方向の位置については、次のようにすることも考えられる。
パラメータのとる値:上、中上、中、中下、下
定義:版面を縦に5等分した5つの領域を考え、構成要素の中心点が、版面の上方の領域にあれば「上」、2番目の領域にあれば「中上」、中央の領域にあれば「中」、4番目の領域にあれば「中下」、下方の領域にあれば「下」とする。この場合もパラメータの値の数が増える以外に動作に変更はない。要はデザイン知識を表現するのに適切と考えられる分割数を決定すればよい。分割数を少なくすればきめ細かなデザイン知識の表現ができないし、多くすれば、特殊なケースについての知識が多くなり、一般的に適用できるデザイン知識が得られにくくなる。
【0046】
次に、デザイン知識を出力するデザイン知識獲得部25の処理について説明する。まず、ルール、デザイン知識について説明する。扱っているパラメータの値を順に並べたものをルールと呼び、例えば(上、中、中、小、図)のように表す。ただし、それぞれのパラメータがとりうる値の他に、任意の値を表すxを加える。例えば第3〜5のパラメータが任意の値である(上、中、x、x、x)もルールである。ルールは、構成要素についての条件を表している。
【0047】
ある構成要素のパラメータ列とあるルールを比較して、全てのパラメータについて、構成要素のパラメータ値とルールのパラメータ値が同じである場合、その構成要素はルールを満たすという。xの場合はルールのパラメータ値が何であっても同じであるとみなす。例えばルール(上、中、x、x、x)に対し、構成要素のパラメータが「上」、「中」、「中」、「小」、「図」であれば、その構成要素はルール(上、中、x、x、x)を満たす。
【0048】
あるサンプルプロファイルと、あるルールを比較した場合、そのサンプルプロファイルが、そのルールを満たす構成要素を1つでも含めば、そのサンプルプロファイルは、そのルールにマッチするという。例えば、ルール(上、中、x、x、x)は、パラメータp(1)の値が上で、p(2)の値が中であるような構成要素が1つでもあればそのサンプルプロファイルにマッチする。つまり、このルールは、「上方の中央部に、1つ以上要素がある」ことを意味している。例えば図6に示したサンプルプロファイル23の例では、IDが1の構成要素がルール(上、中、x、x、x)を満たすため、このサンプルプロファイルはルール(上、中、x、x、x)にマッチする。
【0049】
デザイン知識は、そのデザイン評価観点において真となる条件を示すルールの集合である。あるサンプルプロファイルは、デザイン知識中のルールのいずれかにマッチすれば、ラベルは真であると判定される。例えばルール(上、中、x、x、x)1つだけがデザイン知識中にあれば、「p(1)の値が上で、p(2)の値が中の構成要素を有するならばそのサンプルは真」ということを示している。
【0050】
次に、ルール枚挙部41の動作を説明する。ルール枚挙部41は、可能なすべてのルールを、一般的なものから特殊なものへという順で、要求に応じて次々と生成する。図7は、ルール枚挙部の動作の一例を示すフローチャートである。ここでは上述のように、5つのパラメータからなるルールを生成する場合について示す。
【0051】
まずS101において、任意の値xでないパラメータの数を示す変数kの値を0にする。そしてS102において、5つのパラメータがすべて任意の値xであるルール(x、x、x、x、x)を生成して出力する。
【0052】
次にS103において、k=1とする。そしてS104において、1つのパラメータ以外の4つのパラメータは任意の値xであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、変数rの値を1、2、3、4、5と順に変えながら、p(r)のとりうる値の全て{W1,W2,...,Wm}のそれぞれの値wについて、パラメータp(r)をwとし、それ以外のすべて(4つ)のパラメータをxとしたルールを出力する。
【0053】
S105において、k=2とする。そしてS106において、2つのパラメータ以外は任意の値xであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、5つのうちから2つをとるすべての組合せ{(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(2,3),(2,4),(2,5),(3,4),(3,5),(4,5)}のそれぞれの組(q,r)について、次の処理を行う。p(q)のとりうる値{V1,V2,...,Vn}のそれぞれの値v、および、p(r)のとりうる値{W1,W2,...,Wm}のそれぞれの値wについて、パラメータp(q)をvとし、パラメータp(r)をwとし、それ以外のすべて(3つ)のパラメータをxとしたルールを出力する。
【0054】
S107において、k=3とする。そしてS108において、3つのパラメータ以外は任意の値xであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、まず、5つのうちから3つをとるすべての組合せ{(1,2,3),(1,2,4),(1,2,5),(1,3,4),(1,3,5),(1,4,5),(2,3,4),(2,3,5),(2,4,5),(3,4,5)}を求め、それぞれの組(q,r,s)について、上述と同様にしてそれぞれp(q)、p(r)、p(s)のとりうる値の中から値u,v,wを決定し、それ以外の2つのパラメータをxとしたルールを出力する。
【0055】
S109において、k=4とする。そしてS110において、4つのパラメータ以外は任意の値xであるようなすべてのルールを生成して出力する。具体的には、まず、5つのうちから4つをとる全ての組合せ{(1,2,3,4),(1,2,3,5),(1,2,4,5),(1,3,4,5),(2,3,4,5)}を求め、それぞれの組(q,r,s,t)について、上述と同様にしてそれぞれp(q)、p(r)、p(s)、p(t)のとりうる値の中から値を決定し、それ以外の1つのパラメータをxとしたルールを出力する。
【0056】
S111において、k=5とする。そしてS112において、5つのパラメータがすべて何かの値をとるような(xのない)すべてのルールを生成して出力する。具体的には、組(1,2,3,4,5)について、上述のようにしてそれぞれのパラメータのとりうる値の中からそれぞれ値を決定し、ルールを生成すればよい。
【0057】
このようにして、パラメータが5個の場合のすべてのルールを生成して出力することができる。なお、この手続きは必要に応じて動作し、ルールを出力するようにする。つまり、学習部42がルールの読み込みを要求してきたときに動作を開始し、1つでもルールを出力したらその状態で一旦動作を停止する。その後、学習部42が次のルールを要求してきたときに、その続きの動作を再開するようにする。これにより、無駄なルールの生成を防ぐことができる。
【0058】
また、この手続きはパラメータの数が5の場合についてのものであるが、パラメータの数がそれ以外の場合であっても同様の考え方で手続きを構成できる。また、パラメータの数が任意であるような手続きも構成可能である。
【0059】
次に学習部42の動作を説明する。図8は、学習部の動作の一例を示すフローチャートである。まずS121において、入力されたサンプルプロファイル23のそれぞれについて、ラベル24が真のものを真評価プロファイル格納部52に、また、ラベル24が偽のものを偽評価プロファイル格納部53にそれぞれ分類して格納する。また、カレントデザイン知識格納部51を空にしておく。
【0060】
S122において、ルール枚挙部41からルールを1つ読み込み、カレントルールとする。S123でルールを読み込めたか否かを判定し、読み込むべきルールがなかった場合には、エラー終了する。
【0061】
ルールを1つ読み込んだら、S124において、偽評価プロファイル格納部53に格納されているすべてのサンプルプロファイルについて、カレントルールとマッチするか否かを調べる。1つでもマッチしていることをS125で確認したら、カレントルールを捨て、S122へ戻る。すなわち、そのカレントルールはそのデザイン評価観点を真とするルールではないので、デザイン知識とはしない。
【0062】
カレントルールが偽評価プロファイル格納部53に格納されているすべてのサンプルプロファイルとマッチしない場合、S126において、真評価プロファイル格納部52に格納されているすべてのサンプルプロファイルについて、カレントルールとマッチするか否かを調べる。1つでもマッチしていることをS127で確認したら、カレントルールを採用し、S128においてそのカレントルールをカレントデザイン知識格納部51に加える。また、マッチしたサンプルプロファイルをすべて真評価プロファイル格納部52から取り除く。
【0063】
S129において、真評価プロファイル格納部52中にまだサンプルプロファイルが残っているか否かを判定し、まだサンプルプロファイルが残っていれば、S122に戻って次のルールについての処理を行う。真評価プロファイル格納部52中のサンプルプロファイルがなくなった時点で、S130においてカレントデザイン知識格納部51に格納されているルールを、求めるデザイン知識として出力する。
【0064】
なお、多量のサンプルで実際に動作させるときは、ノイズの影響を考え、多少の余裕を持たせるようにする。ここでノイズとは、ラベルの値が正しくないサンプルを指す。例えば、全く同じ2つのサンプルについて、片方に真、片方に偽のラベルが付いている場合がその典型例である。この場合はどちらかのラベルが、間違って付けられており、ノイズである。ただ、ラベルの値は、デザインの評価観点で付けられるため、あいまいさがあり、このような状況が起こるのは避けられないと考えるべきである。そのため、ノイズへの何らかの対処を行うことが望ましい。ノイズへの対処を行わない場合、ルール枚挙部41において可能なルールを全て枚挙し、図8のS123でエラー終了してしまう場合も生じることがある。
【0065】
ノイズへの対処方法としては、例えば図8に示したフローチャートにおいて、S125,S127における「1つでもマッチ」したらという判断条件を、「総サンプルプロファイル中のb%一致」したらというように変える。また、S129における、まだサンプルプロファイルが残っていればという条件を、まだc%のサンプルプロファイルが残っていればという条件に変える。b%、c%は、2〜5というような範囲で、ノイズの状況を見て設定する。このようにすれば、図8に示した手順とほぼ同様の手順で、ノイズを考慮した学習処理を行うことができる。
【0066】
なお、上述のデザイン知識獲得部25における動作例は、必ずしも効率はよくない。デザイン知識獲得部25としては、真偽のラベル24の付いた、不定個のパラメータからなるサンプルプロファイル23の集合から、その真偽を判定する規則を学習するような方法であれば、他のアルゴリズムでも適用できる。そのような、一般的な学習のアルゴリズムについては、例えば、淵一博他著,「知識の学習メカニズム」,共立出版,1986.等で紹介されており、本発明への適用も可能である。
【0067】
上述のデザインサンプル解析部2の動作の一例について、具体例を用いながらさらに詳述する。図9は、デザインサンプル解析部に入力されるサンプルの具体例の説明図、図10は、図9に示したサンプルが入力された場合に作成されるサンプルパラメータの一例の説明図である。ここでは図9(A)〜(E)に示すような5つの文書がサンプルとして与えられている。なお、各サンプルにおいて、白い矩形枠はテキストを、ハッチングを施した矩形枠は写真を、線は罫線をそれぞれ示しているとする。
【0068】
また、各サンプルにはラベルが付けられている。このラベルは、ここでは「安定感がある」というデザイン評価観点で各サンプルを評価した結果を示しており、真または偽の値がラベルとして付けられている。つまりこの動作例では、これらのサンプルから、安定感がある文書の条件をデザイン知識として得ようとしている。なお、図9(A),(B)に示すサンプルには、ラベルの値として「偽」が付されており、それ以外のサンプルにはラベルの値として「真」が付されている。
【0069】
パラメータ化部21では、まず上述の図5で説明したようにして各サンプルについて、サンプルから構成要素を切り出す。図9に示した各矩形は、切り出された構成要素を示している。
【0070】
さらにパラメータ化部21は、切り出した構成要素のそれぞれについて属性を調べ、パラメータの値を決める。まず図9(A)に示すサンプルについて調べる。図9(A)に示したサンプルでは、上方の左側にテキストが、右側に写真が配置され、また中央部にテキスト、さらに下方の右側にテキストが配置されている。まず、一番上方に位置し、左方に位置する構成要素から調べる。この構成要素のIDを1とする。次に、パラメータの定義に従って各パラメータの値を決めていく。まず、パラメータp(1):縦方向の位置については、上方に位置しているため、パラメータのとる値は「上」である。同様に、パラメータp(2):横方向の位置は「左」、パラメータp(3):縦方向の大きさは「小」、パラメータp(4):横方向の大きさは「中」、パラメータp(5):タイプは「テキスト」となる。
【0071】
同様に、上方の右側に配置されている写真については、ID2が付けられ、パラメータのとる値は、順に、「上」、「右」、「小」、「小」、「写真」となる。以下同様に、4つの構成要素すべてについて調べ、これらのパラメータを表形式にまとめる。このようにして、図9(A)に示すサンプルから、図10(A)に示すようなサンプルプロファイルが作成される。このサンプルプロファイルに付されているラベルの値は、入力された図9(A)に示すサンプルに付されていたラベルの値と同じであり、ここでは「偽」である。
【0072】
以下同様にして、その他のサンプルについても調べ、図10に示すような5つのサンプルプロファイルを得る。すなわち、図9(A)に示したサンプルから図10(A)に示すサンプルプロファイルが得られ、図9(B)に示したサンプルから図10(B)に示すサンプルプロファイルが得られ、図9(C)に示したサンプルから図10(C)に示すサンプルプロファイルが得られ、図9(D)に示したサンプルから図10(D)に示すサンプルプロファイルが得られ、図9(E)に示したサンプルから図10(E)に示すサンプルプロファイルが得られる。
【0073】
このようにしてサンプルプロファイルが得られると、これらのサンプルプロファイルを用いて「安定感がある」というデザイン評価観点でのデザイン知識を獲得する処理を行う。
【0074】
ルール枚挙部41は、次のような順序でルールを出力する。ただし、このルール枚挙部41の動作は、学習部42がルールの読み込みを要求するたびに必要に応じて行われる。まず最初に、すべてのパラメータで任意の値xをとるルール(x、x、x、x、x)を出力する。
【0075】
次に、1つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールをすべて生成して出力する。まず、変数rの値を1として、p(1)のとりうる値{上、中、下}のそれぞれの値wについて、パラメータp(1)をwとしそれ以外の全て(4つ)のパラメータをxとしたルールを出力する。つまり、(上、x、x、x、x)、(中、x、x、x、x)、(下、x、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。次に、変数rの値を2として、p(2)のとりうる値{左、中、右}のそれぞれの値wについて、パラメータp(2)をwとしそれ以外の全て(4つ)のパラメータをxとしたルールを出力する。つまり、(x、左、x、x、x)、(x、中、x、x、x)、(x、右、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。以下同様に、変数rの値を3として、(x、x、大、x、x)、(x、x、中、x、x)、(x、x、小、x、x)の3つのルールを順に出力し、また変数rの値を4として、(x、x、x、大、x)、(x、x、x、中、x)、(x、x、x、小、x)のルールを出力し、変数rの値を5として、(x、x、x、x、テキスト)、(x、x、x、x、写真)(x、x、x、x、図)、(x、x、x、x、罫線)のルールを出力する。
【0076】
次に、2つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールをすべて生成して出力する。具体的には、5つのうちから2つをとる全ての組合せ{(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(2,3),(2,4),(2,5),(3,4),(3,5),(4,5)}のそれぞれの組(q,r)について、p(q)、p(r)のとりうる値の組み合わせごとにルールを出力する。まず、(q,r)=(1,2)の場合には、p(1)のとりうる値{上、中、下}のそれぞれの値と、p(2)のとりうる値{左、中、右}のそれぞれの値の組み合わせについてそれぞれルールを生成する。すなわち、まずパラメータp(1)を「上」とし、パラメータp(2)を{左、中、右}のうちの1つとし、それ以外の全て(3つ)のパラメータをxとしたルール、つまり、(上、左、x、x、x)、(上、中、x、x、x)、(上、右、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。次にp(1)を「中」として、(中、左、x、x、x)、(中、中、x、x、x)、(中、右、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。同様にp(1)を「下」として、(下、左、x、x、x)、(下、中、x、x、x)、(下、右、x、x、x)の3つのルールを順に出力する。このようにしてそれぞれの組(q,r)について、2つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールを生成してゆく。
【0077】
次に、3つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールをすべて生成して出力する。具体的には上述の処理と同様にして、(上、左、大、x、x)、(上、左、中、x、x)、(上、左、小、x、x)、(上、中、大、x、x)、・・・というような順で、3つのパラメータ以外はxであるようなルールの全てを出力する。同様にして、4つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールを、例えば(上、左、大、大、x)、(上、左、大、中、x)、(上、左、大、小、x)、(上、左、中、大、x)、・・・というような順ですべて生成して出力し、さらに、すべてのパラメータが任意の値xではないルールを、例えば(上、左、大、大、テキスト)、(上、左、大、大、写真)、(上、左、大、大、図)、(上、左、大、大、罫線)、(上、左、大、中、テキスト)、・・・というような順で生成して出力する。
【0078】
学習部42では、図10に示したサンプルプロファイルを、そのラベルの値に応じて真評価プロファイル格納部52と偽評価プロファイル格納部53に分類して格納する。これにより、図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルが偽評価プロファイル格納部53に格納され、図10(C),(D),(E)に示すサンプルプロファイルが真評価プロファイル格納部52に格納される。また、カレントデザイン知識格納部51は空にしておく。
【0079】
ルール枚挙部41からルールを1つ読み込み、カレントルールとする。最初にルール枚挙部41はルール(x、x、x、x、x)を生成して出力するので、学習部42はこれを読み込んでカレントルールとする。そして、このカレントルール(x、x、x、x、x)が偽評価プロファイル格納部53に格納された図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルとマッチするか否かを調べる。このカレントルール(x、x、x、x、x)は、すべての構成要素が満たすルールであるので、図10(A),(B)のいずれのサンプルプロファイルにおいてもマッチする。そのため、このカレントルールは捨てられる。
【0080】
次にルール枚挙部41からルールを1つ読み込むと、ルール(上、x、x、x、x)が読み込まれ、カレントルールとなる。このカレントルール(上、x、x、x、x)が偽評価プロファイル格納部53に格納された図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルとマッチするか否かを調べる。すると、例えば図10(A)に示すサンプルプロファイルのIDが1の構成要素が、ルール(上、x、x、x、x)を満たす。そのため、図10(A)に示すサンプルプロファイルは、カレントルールとマッチする。このため、このカレントルールは捨てられる。
【0081】
以下同様にして、順次、(中、x、x、x、x)、(下、x、x、x、x)、(x、左、x、x、x)、(x、中、x、x、x)、(x、右、x、x、x)のルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A)に示すサンプルプロファイルが、カレントルールとマッチするため、これらのカレントルールは捨てられる。
【0082】
次に、ルール(x、x、大、x、x)が読み込まれ、カレントルールとなる。そして偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルとカレントルールがマッチするか否かを調べる。しかし、いずれのサンプルプロファイルにもカレントルールを満たす構成要素が存在しない。そのため、次に真評価プロファイル格納部52に格納されている図10(C)〜(E)に示すサンプルプロファイルとカレントルールがマッチするか否かを調べる。しかし、これらいずれのサンプルプロファイルにも、カレントルールを満たす構成要素が存在しないので、このカレントルールも捨てられる。
【0083】
以下同様に、(x、x、中、x、x)、(x、x、小、x、x)、(x、x、x、大、x)、(x、x、x、中、x)、(x、x、x、小、x)、(x、x、x、x、テキスト)、(x、x、x、x、写真)(x、x、x、x、図)、(x、x、x、x、罫線)のルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A),(B)に示すサンプルプロファイルのいずれかとマッチするので、これらのルールは捨てられる。
【0084】
これで、1つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールは全てチェックしたが、すべて捨てられた。次に2つのパラメータ以外は任意の値xであるようなルールを調べる。以下同様にして、ルール枚挙部41で生成したルールが読み込まれ、カレントルールとなるが、いずれも偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A),(B)に示すプロファイルのいずれかとマッチするか、あるいは、真評価プロファイル格納部52に格納されている図10(C)〜(E)に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、捨てられる。
【0085】
初めてカレントルールが採用されるのは、カレントルールが(下、x、中、x、x)の時である。このルールは、偽評価プロファイル格納部53に格納されている図10(A),(B)に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、真評価プロファイル格納部52に格納されている図10(D),(E)に示すプロファイルとマッチする。従って、カレントルール(下、x、中、x、x)は採用され、カレントデザイン知識格納部51に加えられる。また、マッチしたサンプルプロファイル(図10(D),(E)に示すサンプルプロファイル)を真評価プロファイル格納部52から取り除く。
【0086】
真評価プロファイル格納部52には、まだ図10(C)に示すサンプルプロファイルが残っているので、さらに処理を続ける。その次にカレントルールが採用されるのは、カレントルールが(中、x、中、x、写真)の時である。このルールは図10(A),(B)に示すプロファイルのいずれにもマッチせず、真評価プロファイル格納部52に格納されている図10(C)に示すプロファイルとマッチする。従って、カレントルール(中、x、中、x、写真)は採用され、カレントデザイン知識格納部51に加えられる。また、マッチした図10(C)に示すサンプルプロファイルを真評価プロファイル格納部52から取り除く。これにより真評価プロファイル格納部52は空となる。
【0087】
真評価プロファイル格納部52が空となったので、それ以上のルールの読込は行わない。最後に、カレントデザイン知識格納部51の内容を、求めるデザイン知識として出力する。出力されるデザイン知識は、{(下、x、中、x、x)、(中、x、中、x、写真)}である。これは、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素があるか、または、中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、写真である構成要素がある」という意味である。このようにして「安定感がある」条件をデザイン知識として得ることができる。
【0088】
このようにして、「安定感がある」という条件を、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素があるか、または、中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、写真である構成要素がある」と記述したデザイン知識を得ることができた。これは、個々の構成要素に着目して初めて得られる知識である。従来の技術でも、例えば「下方に構成要素がある」、「縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」等をパラメータとすることはできるが、これら2つによっても、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」という条件は表現できない。2つのパラメータを満たす構成要素が同じ構成要素であるとは限らないからである。
【0089】
ただし、従来の方法でも、「下方に、縦方向の大きさが中くらいの構成要素がある」ということをパラメータとすれば、同じ条件が表現できるようにになる。しかしこのような手法は、実際には現実的でない。どのような知識が獲得できるかは事前にはわからないため、サンプルを表現するパラメータとしては、構成要素のパラメータの値のすべての組を用意しなければならないためである。用意するパラメータの数は、上述のような例でも、xを値の1つとするため、4×4×4×4×5=1280となる。パラメータの種類を増やせば、その数は指数関数的に増大し、必要なデータ量も指数関数的に増大してしまう。一方、上述のような本発明の方法では、パラメータの種類を増やしても、必要なデータ量は比例のオーダーでしか増大しない。実際のサンプル分析では、事前に想定されないような知識を獲得するためには、有効と考えられるパラメータをできるだけ多く採用しておく必要がある。そのため、上述のような動作例によって獲得したような知識は、従来技術では、実際的には獲得できず、本発明で初めて獲得できるようになったといえる。
【0090】
このようにしてデザイン知識獲得部25から出力されたデザイン知識は、デザイン知識保持部31に格納される。そしてデザイン評価部3がサンプル4のデザイン評価観点における評価を行う際に用いられる。なお、このデザイン評価部3における動作は、上述の図4で説明したとおりである。すなわち、まず入力されたデザインサンプル4を、パラメータ化部32によって分析し、サンプルプロファイル33を作る。その方法は、上述のパラメータ化部21と全く同じ方法を用いることができる。しかしこのときに生成されるサンプルプロファイル33にはラベルは付与されていない。次に評価部34は、サンプルプロファイル33の評価を行う。その動作は、デザイン知識保持部31の中のそれぞれのルールについて、サンプルプロファイル33とマッチするか否かを調べ、マッチすれば評価結果5の値として「真」を、マッチしなければ「偽」を出力する。
【0091】
具体例として、上述のようにして「安定感がある」というデザイン評価観点に基づいて獲得されたデザイン知識{(下、x、中、x、x)、(中、x、中、x、写真)}がデザイン知識保持部31に保持されているとする。ここで、図5(A)に示すようなサンプル4がデザイン評価部3に入力された場合について説明する。このときは、まず、入力されたサンプル4を、パラメータ化部32によって分析し、サンプルプロファイル33を作成する。このサンプルプロファイル33の作成過程は、図5を用いて上述したとおりである。作成されたサンプルプロファイル33は、ほぼ図6に示すものとなるが、ラベル24は付いていない。
【0092】
次に、評価部34において、サンプルプロファイル33の評価を行う。すなわち、サンプルプロファイル33がデザイン知識保持部31中のルールの1つとマッチするか否かを調べる。ここでは、図6に示すサンプルプロファイルのID2の構成要素が、デザイン知識保持部31中のルール(中、x、中、x、写真)を満たす。そのため、このサンプルプロファイルはルール(中、x、中、x、写真)とマッチする。これにより、評価部34は評価結果5として「真」を出力する。つまり、図5(A)に示したサンプルは、安定感があると評価される。このようにして、デザイン評価観点における評価が未知のサンプルについて、その評価を行うことができる。
【0093】
なお、上述の具体例では、「安定感がある」というデザイン評価観点についてデザイン知識を獲得し、また評価する場合の動作を示した。しかし本発明はこの例に限らず、様々なデザイン評価観点に対して適用可能である。例えば、「ダイナミック」という観点で評価されたサンプルから、「中くらいの高さに、縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが大きい、罫線(つまりオビのことである)である要素があれば、ダイナミックである」という意味のデザイン知識を得られる。また、このようなデザイン知識を用いることにより、「ダイナミック」という観点でのサンプルの評価が可能になる。
【0094】
また、例えば「カジュアル」というデザイン評価観点も可能である。この場合、例えばパラメータとして「矩形」を加え、「縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが中くらいの、写真で、要素の外形が矩形でない要素があれば、カジュアルである」というようなデザイン知識を得ることも可能である。これにより、「カジュアル」か否かの評価を行うことができる。
【0095】
さらに、例えばパラメータとして「色」を加え、「縦方向の大きさが中くらいで、横方向の大きさが大きいテキストで、色が赤のものがあれば、ショッキングである」というようなデザイン知識を得ることも可能である。この場合、「ショッキング」か否かの評価を行うことができる。
【0096】
その他にも、デザインの善し悪しを示すデザイン評価観点、例えば、「バランスの悪い」というような観点で評価されたサンプルから、バランスの悪い条件を記述したデザイン知識を得るようなことも可能である。
【0097】
なお、本発明はこのような多数のデザイン評価観点について、そのいずれの評価が適当かを判断することが可能である。例えば多数の印象語で評価されたサンプルを用意し、各印象語についてそれぞれ当てはめるためのデザイン知識を獲得する。そして、サンプルが入力されたとき、各印象語のデザイン知識を用いて順に評価する。これにより、入力されたサンプルがどの印象語に当てはまるかを評価することができる。
【0098】
また、上述の例では、デザイン評価観点に対する評価として、適合するか否かという2値で示したが、本発明はこれに限らず、多段階の評価であってもよい。各評価段階ごとにデザイン知識を獲得すれば、多段階の評価も可能である。なお、このような多段階の評価を行う場合でも、各評価を1つのデザイン評価観点として位置づけることによって、2値の評価のみでも対応可能である。
【0099】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、様々な構成要素が現れ、その数も一定しない、定型的でないデザインサンプルであっても、個々のデザインの構成要素に着目することにより、デザイン知識を獲得することができる。また、このようにしてデザイン知識を獲得することにより、従来技術では獲得できなかったようなデザイン知識を獲得することができる。さらに、このようにして獲得したデザイン知識を用いてサンプルを評価することにより、様々な構成要素が現れ、その数も一定しない、定型的でないデザインサンプルであっても評価でき、また、従来できなかったような評価も可能になるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施の一形態を示す概略構成図である。
【図2】 デザイン知識獲得部の一例を示す構成図である。
【図3】 本発明の実施の一形態におけるデザインサンプル解析処理の概要を示すフローチャートである。
【図4】 本発明の実施の一形態におけるデザイン評価処理の概要を示すフローチャートである。
【図5】 サンプルの具体例における構成要素の切り出しの説明図である。
【図6】 サンプルプロファイルの一例の説明図である。
【図7】 ルール枚挙部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図8】 学習部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図9】 デザインサンプル解析部に入力されるサンプルの具体例の説明図である。
【図10】 図9に示したサンプルが入力された場合に作成されるサンプルパラメータの一例の説明図である。
【符号の説明】
1…サンプル集合、2…デザインサンプル解析部、3…デザイン評価部、4…サンプル、5…評価結果、11…サンプル、12…ラベル、21…パラメータ化部、22…サンプルプロファイル集合、23…サンプルプロファイル、24…ラベル、25…デザイン知識獲得部、31…デザイン知識保持部、32…パラメータ化部、33…サンプルプロファイル、34…評価部、41…ルール枚挙部、42…学習部、51…カレントデザイン知識格納部、52…真評価プロファイル格納部、53…偽評価プロファイル格納部、81,91…サンプル、82,83…写真領域、84,86…罫線領域、85…テキスト領域、92〜96…構成要素。
Claims (4)
- 印象語で表されるデザイン評価観点でそれぞれ評価され、それぞれ任意の数のデザインの構成要素からなる多数のデザインサンプルを入力し、各デザインサンプルについて、該デザインサンプルに含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの値をそれぞれ決定し、各構成要素において決定したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形成し、多数の前記デザインサンプルから得られる多数の前記サンプルプロファイルと各デザインサンプルごとの前記デザイン評価観点の評価に基づいて前記デザイン評価観点を満たすための条件であるデザイン知識を出力することを特徴とするデザインサンプル解析方法。
- 印象語で表されるデザイン評価観点でそれぞれ評価されそれぞれ任意の数のデザインの構成要素を含むデザインサンプルについて該デザインサンプルに含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの値をそれぞれ決定し決定したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形成するパラメータ化手段と、該パラメータ化手段で得られる多数の前記デザインサンプルにおける多数の前記サンプルプロファイルと各デザインサンプルごとの前記デザイン評価観点の評価に基づいて前記デザイン評価観点を満たすための条件であるデザイン知識を出力するデザイン知識獲得手段を有することを特徴とするデザインサンプル解析装置。
- 請求項1に記載のデザインサンプル解析方法または請求項2に記載のデザインサンプル解析装置によって出力されるデザイン知識を保持しておき、任意の数のデザインの構成要素を含むデザインサンプルが入力されると、該デザインサンプルに含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの値をそれぞれ決定し、決定したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形成し、形成されたサンプルプロファイルと保持されているデザイン知識とを照合し、一致するデザイン知識に対応するデザイン評価観点についての評価を出力することを特徴とするデザイン評価方法。
- 請求項1に記載のデザインサンプル解析方法または請求項2に記載のデザインサンプル解析装置によって出力されるデザイン知識を保持するデザイン知識保持手段と、任意の数のデザインの構成要素を含むデザインサンプルについて該デザインサンプルに含まれるそれぞれの構成要素について該構成要素の属性を表すパラメータの値をそれぞれ決定し決定したパラメータの値を集めてサンプルプロファイルを形成するパラメータ化手段と、該パラメータ化手段によって形成されたサンプルプロファイルと前記デザイン知識保持手段に保持されているデザイン知識とを照合し一致するデザイン知識に対応するデザイン評価観点についての評価を出力するデザインサンプル評価手段を有することを特徴とするデザイン評価装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP25250998A JP3726864B2 (ja) | 1998-09-07 | 1998-09-07 | デザインサンプル解析方法および装置、デザイン評価方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP25250998A JP3726864B2 (ja) | 1998-09-07 | 1998-09-07 | デザインサンプル解析方法および装置、デザイン評価方法および装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000082151A JP2000082151A (ja) | 2000-03-21 |
JP3726864B2 true JP3726864B2 (ja) | 2005-12-14 |
Family
ID=17238368
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP25250998A Expired - Fee Related JP3726864B2 (ja) | 1998-09-07 | 1998-09-07 | デザインサンプル解析方法および装置、デザイン評価方法および装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3726864B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4940734B2 (ja) * | 2006-04-04 | 2012-05-30 | 富士ゼロックス株式会社 | デザイン制作支援装置及びデザイン制作支援プログラム |
CN104574451A (zh) * | 2015-01-12 | 2015-04-29 | 深圳清溢光电股份有限公司 | 一种AutoCAD中图形替换文字的方法及装置 |
-
1998
- 1998-09-07 JP JP25250998A patent/JP3726864B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2000082151A (ja) | 2000-03-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5430808A (en) | Image segmenting apparatus and methods | |
CN104899586B (zh) | 对图像中包含的文字内容进行识别方法及装置 | |
US6351559B1 (en) | User-enclosed region extraction from scanned document images | |
JP3485020B2 (ja) | 文字認識方法及び装置ならびに記憶媒体 | |
US7680329B2 (en) | Character recognition apparatus and character recognition method | |
US9049400B2 (en) | Image processing apparatus, and image processing method and program | |
JP3726864B2 (ja) | デザインサンプル解析方法および装置、デザイン評価方法および装置 | |
JPH0821057B2 (ja) | 文書画像解析方式 | |
JP3912463B2 (ja) | 論理構造抽出装置及び論理構造抽出方法 | |
JPH09319747A (ja) | 文書画像の構造化方法 | |
JP2003087562A (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP2004171316A (ja) | Ocr装置及び文書検索システム及び文書検索プログラム | |
JPH11328306A (ja) | 文書画像の論理要素抽出方法、装置および記録媒体 | |
JPH10207981A (ja) | 帳票認識方法 | |
JP3091278B2 (ja) | 文書認識方式 | |
JPH06168310A (ja) | 文書処理装置 | |
JPH09297765A (ja) | 文書画像処理方法 | |
JPS6227887A (ja) | 文字種分離方式 | |
JP2995818B2 (ja) | 文字切り出し方法 | |
JPH0743718B2 (ja) | マルチメディア文書構造化方式 | |
CN116010421A (zh) | 一种搜索方法 | |
JP3100825B2 (ja) | 線認識方法 | |
JPH08241378A (ja) | 低品質文字の認識方法 | |
JPH0259979A (ja) | 文書画像処理装置 | |
JP3060237B2 (ja) | 日本語文字認識装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050822 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050907 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20050920 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |