JP5119384B2 - フォント処理装置及びフォント処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツの文字若しくはコンテンツに対応して出力される文字をコンテンツの内容に応じたフォント（書体）に装飾するフォント処理装置及びフォント処理プログラムに関する。

コンテンツの文字をコンテンツの内容に応じたフォント（書体）に装飾する技術として、特許文献１の文書処理装置がある。前記文書処理装置は、文書内容からイメージスケール又は文書ベクトルに基づき文書の代表感性語を取得し、代表感性語とフォントを対応付けている登録テーブルの中から前記取得した代表感性語と対応するフォントを選択し、前記選択したフォントで文書の文字を装飾するものである。

前記イメージスケールによる代表感性語の取得は、代表感性語に感性語が属するようにして仮想平面を設定し、文書の中から形容詞又は形容動詞を感性語として抽出し、抽出した感性語を仮想平面にマッピングし且つその出現頻度を記憶し、感性語の出現回数が最も多い代表感性語を取得するものである。

また、前記文書ベクトルによる代表感性語の取得では、代表感性語の各々について、その感性を表していると思われる文書を複数用意して評価文書群とし、代表感性語に対応する評価文書群について、評価文書とユニークな文字列との対応関係を示す文書ベクトルを評価文書毎に算出し、各評価文書の文書ベクトルを合成して合成ベクトルを代表感性語の文書ベクトルとする。そして、選択文書の文書ベクトルと各代表感性語の文書ベクトルを比較し、選択文書の文書ベクトルに対して内積が最も大きい文書ベクトルに対応する代表感性語を取得するものである。

特開２００５−３１９７７号公報

ところが、上記特許文献１は、フォントを一つの代表感性語と対応させて登録し、その代表感性語を取得した際に前記対応するフォントを抽出するものであり、文書内容が代表感性語の単純な感性を表すものである場合には適切なフォントを抽出することは可能であるものの、例えば「美しい」且つ「派手やかな」、又は「美しい」且つ「物憂げな」等、文書内容が複雑な感性を表すものである場合には、複雑な感性に適合するフォントを抽出することができない。そのため、文書内容が複雑な感性を表すものである場合に、その複雑な感性に適合する最適なフォントを抽出して文字を装飾できる構成が求められている。更に、フォントで装飾可能な文字が付加されている画像のコンテンツや、フォントで装飾可能な歌詞などの文字が付加されている音楽のコンテンツなど、文書以外の文字を有するコンテンツについても、各コンテンツの複雑な感性に適合するフォントを抽出して文字を装飾できることが望まれる。更には、コンテンツの複雑な感性に適合するフォントを抽出し、コンテンツに含まれない文字を前記抽出したフォントで装飾して、コンテンツに対応させて出力するような場合も想定される。

本発明は上記課題に鑑み提案するものであって、コンテンツの内容が複雑な感性を有するものである場合にも、その複雑な感性に適合する最適なフォントを抽出して、コンテンツの文字若しくはコンテンツに対応して出力する文字を装飾することができるフォント処理装置及びフォント処理プログラムを提供することを目的とする。

本発明のフォント処理装置は、コンテンツの文字データ若しくはコンテンツに対応して出力される文字データを装飾するフォントを抽出するフォント処理装置であって、複数のフォントを格納するフォント格納部と、前記複数のフォントの各々に対応して、複数の基準感性語に対する評価値を要素とするフォントベクトルを格納するフォントベクトル格納部と、前記複数の基準感性語の各々に対応して、複数のコンテンツ基本要素に対する評価値を要素とする基準感性語ベクトルを格納する基準感性語ベクトル格納部と、前記複数のコンテンツ基本要素に対する評価値を要素とするコンテンツの内容ベクトルを取得する内容ベクトル取得部と、前記基準感性語ベクトル格納部から各基準感性語ベクトルを抽出し、前記内容ベクトルと各基準感性語ベクトルとの相関量をそれぞれ算出し、前記算出した各相関量を要素とする感性特徴ベクトルを取得する感性特徴ベクトル取得部と、前記フォントベクトル格納部から各フォントベクトルを抽出し、前記感性特徴ベクトルと各フォントベクトルとの相関量をそれぞれ算出して最大の相関量を特定し、前記フォント格納部から前記最大の相関量に対応するフォントを抽出するフォント抽出部とを備えることを特徴とする。前記フォント格納部、フォントベクトル格納部、基準感性語ベクトル格納部はハードディスク等の所定の記憶部により実現され、内容ベクトル取得部、感性特徴ベクトル取得部、フォント抽出部はＣＰＵ等の所定の制御処理部で実現される。また、前記相関量には、例えば内積、ｃｏｓ相関、ベクトル間距離など適宜のものを使用可能である。

また、本発明のフォント処理装置は、前記コンテンツを文書データとし、前記コンテンツ基本要素を基本語とすることを特徴とする。

また、本発明のフォント処理装置は、複数の一般語を格納する一般語格納部と、前記複数の一般語の各々に対応して、前記複数の基本語に対する評価値を要素とする一般語ベクトルを格納する一般語ベクトル格納部と、前記文書データの単語と前記一般語格納部の一般語とを照合して前記文書データに含まれる一般語を取得する一般語取得部と、前記取得した一般語の各々に対応する一般語ベクトルを一般語ベクトル格納部から抽出し、前記抽出した一般語ベクトルの和である内容ベクトルを取得する内容ベクトル取得部とを備えることを特徴とする。前記一般語格納部、一般語ベクトル格納部はハードディスク等の所定の記憶部により実現され、前記一般語取得部、内容ベクトル取得部はＣＰＵ等の所定の制御処理部で実現される。

また、本発明のフォント処理装置は、前記コンテンツを前記フォントの装飾対象の文字データが付加されている画像データとし、前記コンテンツ基本要素を基本色とすることを特徴とする。

また、本発明のフォント処理装置は、前記コンテンツを前記フォントの装飾対象の文字データが付加されている音楽データとし、前記コンテンツ基本要素を基本音楽要素とすることを特徴とする。

また、本発明のフォント処理装置は、前記抽出するフォントで装飾され、コンテンツに対応して出力される出力用文字データを、前記各基準感性語ベクトルに対応して格納する出力用文字データ格納部と、前記感性特徴ベクトル取得部の前記内容ベクトルと各基準感性語ベクトルとの相関量の算出結果から、前記内容ベクトルに対して最大の相関量の基準感性語ベクトルを特定し、前記最大の相関量の基準感性語ベクトルに対応する出力用文字データを前記出力用文字データ格納部から抽出する出力用文字データ抽出部とを備えることを特徴とする。前記出力用文字データ格納部はハードディスク等の所定の記憶部により実現され、前記出力用文字データ抽出部はＣＰＵ等の所定の制御処理部で実現される。

また、本発明のフォント処理プログラムは、コンテンツの文字データ若しくはコンテンツに対応して出力される文字データを装飾するフォントを抽出する装置としてコンピュータを機能させるフォント処理プログラムであって、複数のフォントを格納するフォント格納部と、前記複数のフォントの各々に対応して、複数の基準感性語に対する評価値を要素とするフォントベクトルを格納するフォントベクトル格納部と、前記複数の基準感性語の各々に対応して、複数のコンテンツ基本要素に対する評価値を要素とする基準感性語ベクトルを格納する基準感性語ベクトル格納部と、前記複数のコンテンツ基本要素に対する評価値を要素とするコンテンツの内容ベクトルを取得する内容ベクトル取得部と、前記基準感性語ベクトル格納部から各基準感性語ベクトルを抽出し、前記内容ベクトルと各基準感性語ベクトルとの相関量をそれぞれ算出し、前記算出した各相関量を要素とする感性特徴ベクトルを取得する感性特徴ベクトル取得部と、前記フォントベクトル格納部から各フォントベクトルを抽出し、前記感性特徴ベクトルと各フォントベクトルとの相関量をそれぞれ算出して最大の相関量を特定し、前記フォント格納部から前記最大の相関量に対応するフォントを抽出するフォント抽出部として、コンピュータを機能させることを特徴とする。

尚、本明細書開示の発明には、各発明や各実施形態の構成の他に、これらの部分的な構成を本明細書開示の他の構成に変更して特定したもの、或いはこれらの構成に本明細書開示の他の構成を付加して特定したもの、或いはこれらの部分的な構成を部分的な作用効果が得られる限度で削除して特定した上位概念化したものも含まれる。

本発明は、コンテンツの内容が単純な感性を有するものである場合に、その感性に適合するフォントを抽出して、コンテンツの文字若しくはコンテンツに対応して出力される文字を装飾することができるのみならず、コンテンツの内容が複雑な感性を有する場合にも、その複雑な感性に適合するフォントを抽出して、コンテンツの文字若しくはコンテンツに対応して出力される文字を装飾することができる効果を奏する。

また、低オーダー数の基準感性語でフォントの印象を評価する評価データを使用可能であり、前記評価データは入手することが容易であることから、フォント処理装置等は非常に高い具現性を有する。また、前記低オーダー数の基準感性語でフォントの印象を評価する評価データには、フォントの印象評価に対する心理学上の高度な研究資料をそのまま或いは軽微な変更を施して使用することが可能であり、心理学上の高度な研究成果を利用して人間の感性と非常に高い相関性を有するフォントを抽出することができる。また、前記低オーダー数の基準感性語でフォントの印象を評価する評価データは、人間が把握し易く分析が容易であり、評価データの内容を随時分析し直し、人間の感性とフォントとの適合性を持続的に向上していくことができる。

以下では、本発明のフォント処理装置の実施形態について説明する。
〔第１実施形態〕
第１実施形態のフォント処理装置１０は、図１に示すように、制御プログラムに従って各種制御処理を実行する制御処理部１１と、各種の制御プログラムを記憶するＲＯＭ１２と、データを一時的に記憶してワーキング領域として機能するＲＡＭ１３と、キーボードやマウス或いはボタン或いはタッチパネル等の入力部１４と、ディスプレイ等の表示部１５と、文書データなど各種のデータや制御プログラムを記憶するハードディスク１６とを備える。更に、ハードディスク１６の記憶領域には、フォント評価テーブル１６１と、基準感性語定義テーブル１６２と、一般語定義テーブル１６３と、明朝体やゴシック体など、後述するフォントｆ₁、ｆ₂、…ｆ₃₀の書体に装飾するフォントのデータを格納するフォント格納部１６４とが設けられている。尚、フォント処理装置１０は、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置、携帯電話機、携帯情報端末、電子ブック端末など適宜の機器で構成することが可能である。

フォント評価テーブル１６１は、図２に示すように、３０個のフォント（書体）ｆ₁、ｆ₂、…ｆ₃₀と、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀とを用い、各フォントｆ_iの印象をそれぞれ４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀で感性的に評価した評価データを記憶するものである。前記評価データでは、任意のフォントｆiが「明るい」、「力強い」、「落ち着いた」、「上品な」、「ユーモラスな」等の各基準感性語ｔ_iに当てはまる場合に評価値「１」、当てはまらない場合に評価値「−１」、どちらでもない場合に評価値「０」で評価している。任意のフォントｆiが各基準感性語ｔ_iに当てはまる、当てはまらない、どちらでもないの評価には心理学上の統計データを用い、例えば「１」と評価した被験者が多いものは「１」、「−１」と評価した被験者が多いものは「−１」、「０」と評価した被験者が多いものは「０」とすることが可能である。尚、本例のフォントｆは３０個としているが、フォントｆの個数は適宜である。また、本例の基準感性語ｔは４０語としているが、フォントｆを基準感性語ｔで評価する心理学的なアンケートを実施し得る１０〜３００の低オーダーの適宜の個数とすることが可能であり、例えば、ｔを１０個〜３００個、ｆを３０個〜１００個等とすることが可能である。前記基準感性語ｔの個数に応じて後述する図３のベクトル空間の次元は定まる。

図２のフォント評価テーブル１６１から、各フォントｆ₁、ｆ₂、…ｆ₃₀について、各々４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀の評価値を要素とするフォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀を認識することが可能であり、換言すればフォント評価テーブル１６１は、フォントｆ₁、ｆ₂、…ｆ₃₀と基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀の相関関係を表すフォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀のデータを記憶し、フォントベクトル格納部に相当する。前記フォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀は、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…、ｔ₄₀を基底とする４０次元ベクトル空間に於いて、図３のように表すことができる。

基準感性語定義テーブル１６２は、図４に示すように、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀と、２０００語の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀とを用い、各基準感性語ｔ_iをそれぞれ２０００語の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀で定義したデータを記憶するものである。基準感性語定義テーブル１６２のデータでは、任意の基準感性語ｔ_iの基本語ｗ_iによる定義に於いて、基本語ｗ_iが肯定的な意味で使用されている場合には評価値「１」、否定的な意味で使用されている場合には評価値「−１」、肯定・否定のどちらでもない場合には評価値「０」で評価している。

前記基準感性語ｔ_iは例えばロングマン（登録商標）英英辞書の一般語に含まれる感性語、好ましくは、フォントの印象を表現するに適した形容詞（感性語）とし、前記基本語ｗ_iは例えばロングマン英英辞書で前記感性語を含む一般語を定義する基本語とし、前記ロングマン英英辞書の前記基本語による前記感性語の定義に於いて、前記基本語が肯定的な意味で使用されている場合には評価値「１」、否定的な意味で使用されている場合には評価値「−１」、肯定・否定のどちらでもない場合は評価値「０」とすることが可能である。尚、本例の基本語ｗは２０００個としているが、基本語ｗの個数は基準感性語ｔの個数より多く、後述の一般語ｋの個数よりも少ない１０００の中オーダーの適宜の個数とすることが可能であり、例えば１０００語〜３０００語等とすることが可能である。また、前記基本語ｗの個数に応じて後述する図５のベクトル空間の次元は定まる。

図４の基準感性語定義テーブル１６２から、各基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀について、各々２０００語の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀の評価値を要素とする基準感性語ベクトルＴ₁、Ｔ₂、…Ｔ₄₀を認識することが可能であり、換言すれば基準感性語定義テーブル１６２は、基準感性語と基本語の相関関係を表す、クラスタ中心である基準感性語ベクトルＴ₁、Ｔ₂、…Ｔ₄₀のデータを記憶し、基準感性語ベクトル格納部に相当する。前記基準感性語ベクトルＴ₁、Ｔ₂、…Ｔ₄₀は、２０００語の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀を基底とする２０００次元ベクトル空間に於いて、図５のように表すことができる。

一般語定義テーブル１６３は、図６に示すように、６万語の一般語ｋ₁、ｋ₂、…ｋ₆₀₀₀₀と、２０００語の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀とを用い、各一般語ｋ_iをそれぞれ２０００語の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀で定義したデータを記憶するものである。一般語定義テーブル１６３のデータでは、任意の一般語ｋ_iの基本語ｗ_iによる定義に於いて、基本語ｗ_iが肯定的な意味で使用されている場合には評価値「１」、否定的な意味で使用されている場合には評価値「−１」、肯定・否定のどちらでもない場合に評価値「０」で評価している。前記一般語ｋ_iは例えばロングマン英英辞書の一般語、前記基本語ｗ_iは例えばロングマン英英辞書の一般語を定義する基本語とし、前記ロングマン英英辞書の前記基本語による前記一般語の定義に於いて、前記基本語が肯定的な意味で使用されている場合には評価値「１」、否定的な意味で使用されている場合には評価値「−１」、肯定・否定のどちらでもない場合は評価値「０」とすることが可能である。尚、本例の一般語ｋは６万語としているが、一般語ｋの個数は基本語ｗの個数より多い１万〜１０万の高オーダーの適宜の個数とするが可能であり、例えば３万語〜１０万語等とすることが可能である。また、基本語ｗは、基準感性語ｔを含む一般語を定義可能なものであれば適宜のものを用いることが可能である。

図６の一般語定義テーブル１６３から、各一般語ｋ₁、ｋ₂、…ｋ₆₀₀₀₀について、各々２０００語の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀の評価値を要素とする一般語ベクトルＫ₁、Ｋ₂、…Ｋ₆₀₀₀₀を認識することが可能であり、換言すれば一般語定義テーブル１６３は、一般語と基本語の相関関係を表す一般語ベクトルＫ₁、Ｋ₂、…Ｋ₆₀₀₀₀のデータを記憶し、一般語ベクトル格納部に相当する。前記一般語ベクトルＫ₁、Ｋ₂、…Ｋ₆₀₀₀₀は、２０００語の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀を基底とする２０００次元ベクトル空間に於いて、図７のように表すことができる。また、一般語定義テーブル１６３からは一般語ｋ_iを抽出することも可能であり、一般語格納部にも相当する。

尚、前記基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀である一般語の一般語ベクトルK_iは、図４の基準感性語定義テーブル１６２の基準感性語ベクトルT₁、T₂、…T₄₀と同じであることから、基準感性語定義テーブル１６２を記憶する構成に代え、図６の一般語定義テーブル１６３に於いて、基準感性語であるものにYes、基準感性語でないものにNoとする等の識別データ等を設定して記憶し、後述の処理に於いて、制御処理部１１が前記識別データによって基準感性語を認識する構成としてもよい。

次に、フォント処理装置１０のフォント装飾処理の実行手順について説明する（図８参照）。

先ず、フォント処理装置１０の制御処理部１１は、ＲＯＭ１１或いはハードディスク１６に格納されている所定の制御プログラムに従い、ハードディスク１６の所定記憶領域に格納している文書データを選択可能に表示部１５に表示すると共に、フォント装飾処理の実行ボタンを表示部１５に表示する。そして、ユーザーが入力部１４により、所望の文書データの指定入力及びフォント装飾処理の実行入力を行うと、制御処理部１１は、前記指定の文書データに対するフォント装飾処理の実行入力を受け付け（Ｓ１０１）、前記文書データに含まれる言語データを認識し、前記認識した言語データを一般語定義テーブル１６３の一般語ｋ₁、ｋ₂、…ｋ₆₀₀₀₀と照合してパターンマッチングを行い、前記文書データに含まれる一般語ｋ'₁、ｋ'₂、…ｋ'_nを特定して抽出する（Ｓ１０２）。前記抽出する一般語ｋ'₁、ｋ'₂、…ｋ'_nは、一般語定義テーブル１６３の一般語ｋ₁、ｋ₂、…ｋ₆₀₀₀₀の中の何れかの言語である。

次いで、制御処理部１１は、一般語定義テーブル１６３の基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀を基底とする一般語ベクトルK₁、K₂、…K₆₀₀₀₀の中から、前記抽出した一般語ｋ'₁、ｋ'₂、…ｋ'_nの基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀を基底とする一般語ベクトルK'₁、K'₂、…K'_nを抽出し（Ｓ１０３）、前記抽出した一般語ベクトルK'₁、K'₂、…K'_nの和である２０００次元の内容ベクトルLを算出する（Ｓ１０４）。前記内容ベクトルLは文書データの内容を表し、図５の２０００次元ベクトル空間では点線のベクトルのように表すことができる。尚、抽出した一般語ｋ'_iが一つだけである場合には、前記一つの一般語ｋ'_iの一般語ベクトルK'_iをそのまま内容ベクトルLとして用いる。

そして、制御処理部１１は、基本語ｗ₁、ｗ₂、…ｗ₂₀₀₀を基底とする各クラスタ中心の基準感性語ベクトルT₁、T₂、…T₄₀を基準感性語定義テーブル１６２により認識し、前記２０００次元の内容ベクトルLについて、各基準感性語ベクトルT₁、T₂、…T₄₀との内積L・T₁=ａ₁、L・T₂=ａ₂、…、L・T₄₀=ａ₄₀をそれぞれ演算し（Ｓ１０５）、各内積の値を要素とする４０次元の感性特徴ベクトルＳ=（ａ₁ ａ₂ … ａ₄₀）を取得する（Ｓ１０６）。前記感性特徴ベクトルＳは、文書の感性的な特徴を表し、図３の４０次元ベクトル空間では点線のベクトルのように表すことができる。
次いで、制御処理部１１は、４０次元の感性特徴ベクトルＳについて、各フォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀との内積Ｓ・ Ｆ₁＝ｂ₁、Ｓ・ Ｆ₂、＝ｂ₂、…、Ｓ・ Ｆ₃₀＝ｂ₃₀をそれぞれ演算し（Ｓ１０７）、演算した内積値を対比して最大の内積値ｂ_iに対応するフォントベクトルＦ_iを特定し、これに対応するフォントｆ_iを特定する（Ｓ１０８）。その後、制御処理部１１は、前記特定したフォントｆ_iのデータをフォント格納部１６４から抽出し、前記抽出したフォントｆ_iのデータで前記指定の文書データの文字を装飾し、前記抽出したフォントで装飾された文字による文書データを表示部１５で表示する（Ｓ１０９）。

尚、フォント処理装置１０の制御処理部１１は、前記各フォントｆ_iに対応する内積Ｓ・ Ｆ₁＝ｂ₁、Ｓ・ Ｆ₂、＝ｂ₂、…、Ｓ・ Ｆ₃₀＝ｂ₃₀を演算取得した後、内積ｂ₁、ｂ₂、…、ｂ₃₀の値を対比して内積値が大きい順に対応するフォントｆ₁、ｆ₂、…ｆ₃₀を並べ、前記昇順で並べたフォントｆ₁、ｆ₂、…ｆ₃₀、又は上位３個若しくは５個など上位所定数のフォントを選択可能に表示部１５に表示すると共に、フォント選択ボタンを表示し、入力部１４からのフォント選択ボタンの選択入力を受け付け、前記選択を受け付けたフォントｆ_iのデータをフォント格納部１６４から抽出し、前記抽出したフォントｆ_iのデータで表示部１５に表示されている文書データの文字を装飾して表示する構成としてもよい。

上記第１実施形態のフォント処理装置１０は、下記効果〈１〉〜〈５〉を奏する。
〈１〉複数の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ_nを基底とする基準感性語ベクトル空間でフォントベクトルＦ_iを規定するので、単純な感性に適合するフォントベクトルＦ_iのみならず、複雑な感性に適合するフォントベクトルＦ_iを設定することができる。そして、文書の複雑な感性特徴を表す感性特徴ベクトルＳを基準感性語ベクトル空間に配置し、前記感性特徴ベクトルＳに最も相関性が高いフォントベクトルＦ_iを抽出することにより、文書の複雑な感性に適合する最適なフォントｆ_iを抽出して、文書の文字を装飾することができる。
〈２〉中オーダーの数の基本語ｗ_iを共通の基底にして、基準感性語ｔ_iを評価すると共に、文書の内容を表す一般語ｋ'_iの和（図５の内容ベクトルＬに対応）を評価する構成、換言すれば基準感性語ｔ_iと一般語ｋ'_iとの間に中オーダー数の基本語ｗ_iを介在させる構成により、多様な一般語を有する文書の感性特徴（感性特徴ベクトルＳに対応）を非常に正確に把握することができ、ひいては文書の感性とフォントとの適合性を一層向上することができる。付言すると、文書に現れる多様な一般語ｋ'_iを少数の基準感性語ｔ_iで直接評価し、文書内容の感性特徴を正確に把握することは困難である。
〈３〉低オーダーで少数の基準感性語によりフォントの印象を感性的に評価する評価データは、実際に入手することが容易であり、フォント処理装置１０は非常に高い具現性を有する。例えば２０００項目など多数に亘るフォントの感性評価を多数の被験者から得て評価データとすることは極めて困難であるのに対し、４０項目など少数のフォントの感性評価を多数の被験者から得て統計的に整理し評価データとすることは容易である。
〈４〉低オーダーで少数の基準感性語によりフォントの印象を感性的に評価する評価データを用いるので、フォントの印象評価に対する心理学上の高度な研究資料をそのまま或いは軽微な変更を施して前記評価データとして使用することが可能であり、心理学上の高度な研究成果を利用して人間の感性と非常に高い相関性を有するフォントを抽出することができる。
〈５〉低オーダーで少数の基準感性語によりフォントの印象を感性的に評価する評価データは、人間が把握し易く分析が容易であり、評価データの内容を随時分析し直し、人間の感性とフォントとの適合性を持続的に向上していくことができる。
〔第２実施形態〕
次に、第２実施形態のフォント処理装置１０について説明する。第２実施形態のフォント処理装置１０は、文字データが付加された画像データを対象コンテンツとして文字データのフォント装飾処理を行うものであり、図９に示すように、第１実施形態と同様に、制御処理部１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、入力部１４と、表示部１５と、ハードディスク１６とを備える。そして、ハードディスク１６の記憶領域には、フォント評価テーブル１６１と、基準感性語定義テーブル１６５と、後述する基本色の照合色データを格納する基本色データ格納部１６６と、フォント（書体）のデータを格納するフォント格納部１６４とが設けられている。

フォント評価テーブル１６１は、第１実施形態と同様であり、３０個のフォント（書体）ｆ₁、ｆ₂、…ｆ₃₀と、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀とを用い、各フォントｆ_iの印象をそれぞれ４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀の評価値で感性的に評価した評価データを記憶しており、換言すればフォントと基準感性語の相関関係を表すフォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀のデータを記憶している（図２参照）。前記フォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀は、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…、ｔ₄₀を基底とする４０次元ベクトル空間に於いて、図１０のように表すことができる。尚、フォントの個数や基準感性語の個数は第１実施形態と同様に適宜設定可能である。

基準感性語定義テーブル１６５は、図１１に示すように、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀と、８種類の基本色ｃ₁、ｃ₂、…ｃ₈とを用い、各基準感性語ｔ_iをそれぞれ８種類の基本色ｃ₁、ｃ₂、…ｃ₈の評価値で定義したデータを記憶するものである。前記データでは、任意の基準感性語ｔ_iの基本色ｃ_iによる定義に於いて、基本色ｃ_iが基準感性語ｔ_iに対して肯定的な印象である場合には評価値「１」、否定的な印象である場合には評価値「−１」、肯定・否定のどちらでもない場合には評価値「０」で評価している。尚、基準感性語定義テーブル１６５のデータには、色彩心理学の統計的なデータを適宜使用することが可能であり、又、基本色の個数は適宜設定することが可能である。

図１１の基準感性語定義テーブル１６５から、各基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀について、各々８種類の基本色ｃ₁、ｃ₂、…ｃ₈の評価値を要素とする基準感性語ベクトルＴ'₁、Ｔ'₂、…Ｔ'₄₀を認識することが可能であり、換言すれば基準感性語定義テーブル１６５は、基準感性語と基本色の相関関係を表す、クラスタ中心である基準感性語ベクトルＴ'₁、Ｔ'₂、…Ｔ'₄₀のデータを記憶している。前記基準感性語ベクトルＴ'₁、Ｔ'₂、…Ｔ'₄₀は、８種類の基本色ｃ₁、ｃ₂、…ｃ₈を基底とする８次元ベクトル空間に於いて、図１２のように表すことができる。

次に、フォント処理装置１０のフォント装飾処理の実行手順について説明する（図１３参照）。

先ず、フォント処理装置１０の制御処理部１１は、ＲＯＭ１１或いはハードディスク１６に格納されている所定の制御プログラムに従い、ハードディスク１６の所定記憶領域に格納している文字データが付加された画像データを選択可能に表示部１５に表示すると共に、フォント装飾処理の実行ボタンを表示部１５に表示する。そして、ユーザーが入力部１４により、所望の画像データの指定入力及びフォント装飾処理の実行入力を行うと、制御処理部１１は、前記指定の画像データに対するフォント装飾処理の実行入力を受け付け（Ｓ２０１）、前記指定の画像データの各画素の色データを基本色データ格納部１６６の色データと照合して画素の色を認識し、基本色ｃ₁、ｃ₂、…ｃ₈の各々の画素数をカウントして取得し（Ｓ２０２）、各基本色の画素数を要素の評価値とする８次元の内容ベクトルＬ'を算出する（Ｓ２０３）。

そして、制御処理部１１は、基本色ｃ₁、ｃ₂、…ｃ₈を基底とする各クラスタ中心の基準感性語ベクトルＴ'₁、Ｔ'₂、…Ｔ'₄₀を基準感性語定義テーブル１６５により認識し、前記８次元の内容ベクトルＬ'について、各基準感性語ベクトルＴ'₁、Ｔ'₂、…Ｔ'₄₀との内積Ｌ'・Ｔ'₁=ｄ₁、Ｌ'・Ｔ'₂=ｄ₂、…、Ｌ'・Ｔ'₄₀=ｄ₄₀をそれぞれ演算し（Ｓ２０４）、各内積の値を要素とする４０次元の感性特徴ベクトルＳ'=（ｄ₁ ｄ₂ … ｄ₄₀）を取得する（Ｓ２０５）。前記感性特徴ベクトルＳ'は、画像の感性的な特徴を表し、図１０の４０次元ベクトル空間では点線のベクトルのように表すことができる。
次いで、制御処理部１１は、４０次元の感性特徴ベクトルＳ'について、各フォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀との内積Ｓ'・ Ｆ₁＝ｅ₁、Ｓ'・ Ｆ₂、＝ｅ₂、…、Ｓ'・ Ｆ₃₀＝ｅ₃₀をそれぞれ演算し（Ｓ２０６）、演算した内積値を対比して最大の内積値ｅ_iに対応するフォントベクトルＦ_iを特定し、これに対応するフォントｆ_iを特定する（Ｓ２０７）。その後、制御処理部１１は、前記特定したフォントｆ_iのデータをフォント格納部１６４から抽出し、前記抽出したフォントｆ_iのデータで画像に付加された文字データのフォントを装飾或いは変換して表示部１５に表示すると共に、前記文字データに対応する画像データを表示部１５で表示する（Ｓ２０８）。尚、第２実施形態でも第１実施形態の同様の変形が可能である。

上記第２実施形態のフォント処理装置１０は、複数の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ_nを基底とする基準感性語ベクトル空間でフォントベクトルＦ_iを規定するので、単純な感性に適合するフォントベクトルＦ_iのみならず、複雑な感性に適合するフォントベクトルＦ_iを設定することができる。そして、画像の複雑な感性特徴を表す感性特徴ベクトルＳ’を基準感性語ベクトル空間に配置し、前記感性特徴ベクトルＳ’に最も相関性が高いフォントベクトルＦ_iを抽出することにより、画像の複雑な感性に適合する最適なフォントを抽出して、画像に付加されている文字を装飾することができる。更に、第１実施形態の効果〈３〉〜〈５〉と同様の効果を奏する。

尚、上記第２実施形態の例では、コンテンツ基本要素として８種類の基本色ｃ₁、ｃ₂、…ｃ₈を用いる構成としたが、例えば画像のデータの各画素の色データをより詳細に分析すべく、基本色を２５６色、１０２４色、２０４８色など１００オーダー、１０００オーダーの多数の基本色（中オーダー数の基本色）を設定し、同様の処理を行ってもよい。前記画像解析に於いて中オーダー数の基本色ｃ_iを介在させて基準感性語ｔ_iと結び付けることにより、画像の感性特徴（感性特徴ベクトルＳ’に対応）を非常に正確に把握することができ、ひいては画像の感性とフォントとの適合性を一層向上することができる。付言すると、画像の感性特徴を少数の基準感性語ｔ_iで直接評価し、その感性特徴を正確に把握することは困難である。
〔第３実施形態〕
次に、第３実施形態のフォント処理装置１０について説明する。第３実施形態のフォント処理装置１０は、文字データが付加された音楽データ（或いは音声データ）を対象コンテンツとして文字データのフォント装飾処理を行うものであり、図１４に示すように、第１実施形態と同様に、制御処理部１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、入力部１４と、表示部１５と、ハードディスク１６と、音楽を出力するスピーカ１７とを備える。そして、ハードディスク１６の記憶領域には、フォント評価テーブル１６１と、基準感性語定義テーブル１６７と、後述する基本音楽要素を評価する際の基準データを格納する音楽要素基準データ格納部１６８と、フォント（書体）のデータを格納するフォント格納部１６４とが設けられている。

フォント評価テーブル１６１は、第１実施形態と同様であり、３０個のフォント（書体）ｆ₁、ｆ₂、…ｆ₃₀と、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀とを用い、各フォントＦ_iの印象をそれぞれ４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀の評価値で感性的に評価した評価データを記憶しており、換言すればフォントと基準感性語の相関関係を表すフォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀のデータを記憶している（図２参照）。前記フォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀は、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…、ｔ₄₀を基底とする４０次元ベクトル空間に於いて、図１５のように表すことができる。尚、フォントの個数や基準感性語の個数は第１、第２実施形態と同様に適宜設定可能である。

基準感性語定義テーブル１６７は、図１６に示すように、４０語の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀と、「キー」、「テンポ」、「ピッチ」、「リズム」、「ハーモニー」、「旋律」の６種類の基本音楽要素ｍ₁、ｍ₂、…ｍ₆とを用い、各基準感性語ｔ_iをそれぞれ６種類の基本音楽要素ｍ₁、ｍ₂、…ｍ₆の評価値で定義したデータを記憶するものである。前記データでは、任意の基準感性語ｔ_iの基本音楽要素ｍ_iによる定義に於いて、基本音楽要素ｍ_iが基準感性語ｔ_iに対して肯定的な印象である場合には評価値「１」、否定的な印象である場合には評価値「−１」、肯定・否定のどちらでもない場合には評価値「０」で評価している。尚、基準感性語定義テーブル１６７のデータには、音楽心理学の統計的なデータを適宜使用することが可能であり、又、基本音楽要素の個数は適宜設定することが可能である。

図１６の基準感性語定義テーブル１６７から、各基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ₄₀について、各々６種類の基本音楽要素ｍ₁、ｍ₂、…ｍ₈の評価値を要素とする基準感性語ベクトルT"₁、T"₂、…T"₄₀を認識することが可能であり、換言すれば基準感性語定義テーブル１６７は、基準感性語と基本音楽要素の相関関係を表す、クラスタ中心である基準感性語ベクトルT"₁、T"₂、…T"₄₀のデータを記憶している。前記基準感性語ベクトルT"₁、T"₂、…T"₄₀は、６種類の基本音楽要素ｍ₁、ｍ₂、…ｍ₈を基底とする６次元ベクトル空間に於いて、図１７のように表すことができる。

次に、フォント処理装置１０のフォント装飾処理の実行手順について説明する（図１８参照）。

先ず、フォント処理装置１０の制御処理部１１は、ＲＯＭ１１或いはハードディスク１６に格納されている所定の制御プログラムに従い、ハードディスク１６の所定記憶領域に格納している文字データが付加された音楽データを選択可能に表示部１５に表示すると共に、フォント装飾処理の実行ボタンを表示部１５に表示する。そして、ユーザーが入力部１４により、所望の音楽データの指定入力及びフォント装飾処理の実行入力を行うと、制御処理部１１は、前記指定の音楽データに対するフォント装飾処理の実行入力を受け付け（Ｓ３０１）、前記指定の音楽データの各基本音楽要素を認識し、各基本音楽要素について音楽要素基準データ格納部１６８に格納されている基準データと対比し、前記認識した各基本音楽要素の基準データに対する相対的な評価値を取得する（Ｓ３０２）。前記相対的な評価値は、例えば基準データを０．０とした相対的な比較値等として取得する。更に、制御処理部１１は、各基本音楽要素の相対的な数値を要素とする６次元の内容ベクトルL"を算出する（Ｓ３０３）。

そして、制御処理部１１は、基本音楽要素ｍ₁、ｍ₂、…ｍ₆を基底とする各クラスタ中心の基準感性語ベクトルT"₁、T"₂、…T"₄₀を基準感性語定義テーブル１６７により認識し、前記６次元の内容ベクトルL"について、各基準感性語ベクトルT"₁、T"₂、…T"₄₀との内積L"・T"₁=ｆ₁、L"・T"₂=ｆ₂、…、L"・T"₄₀=ｆ₄₀をそれぞれ演算し（Ｓ３０４）、各内積の値を要素とする４０次元の感性特徴ベクトルＳ"=（ｆ₁ ｆ₂ … ｆ₄₀）を取得する（Ｓ３０５）。前記感性特徴ベクトルＳ"は、音楽の感性的な特徴を表し、図１５の４０次元ベクトル空間では点線のベクトルのように表すことができる。
次いで、制御処理部１１は、４０次元の感性特徴ベクトルＳ"について、各フォントベクトルＦ₁、Ｆ₂、…Ｆ₃₀との内積Ｓ"・ Ｆ₁＝ｇ₁、Ｓ"・ Ｆ₂＝ｇ₂、…、Ｓ"・ Ｆ₃₀＝ｇ₃₀をそれぞれ演算し（Ｓ３０６）、演算した内積値を対比して最大の内積値ｇ_iに対応するフォントベクトルＦ_iを特定し、これに対応するフォントｆ_iを特定する（Ｓ３０７）。その後、制御処理部１１は、前記特定したフォントｆ_iのデータをフォント格納部１６４から抽出し、前記抽出したフォントｆ_iのデータで音楽データに付加された文字データのフォントを装飾或いは変換して表示すると共に、前記文字データに対応する音楽データをスピーカ１７から出力する（Ｓ３０８）。尚、第３実施形態でも第１、第２実施形態の同様の変形が可能である。

上記第３実施形態のフォント処理装置１０は、複数の基準感性語ｔ₁、ｔ₂、…ｔ_nを基底とする基準感性語ベクトル空間でフォントベクトルＦ_iを規定するので、単純な感性に適合するフォントベクトルＦ_iのみならず、複雑な感性に適合するフォントベクトルＦ_iを設定することができる。そして、音楽の複雑な感性特徴を表す感性特徴ベクトルＳ"を基準感性語ベクトル空間に配置し、前記感性特徴ベクトルＳ"に最も相関性が高いフォントベクトルＦ_iを抽出することにより、音楽の複雑な感性に適合する最適なフォントｆ_iを抽出して、音楽データに付加されている歌詞等の文字を装飾することができる。更に、第１実施形態の効果〈３〉〜〈５〉と同様の効果を奏する。

尚、上記第３実施形態の例では、コンテンツ基本要素として６種類の基本音楽要素ｍ₁、ｍ₂、…ｍ₈を用いる構成としたが、例えば制御プログラムと協働する制御処理部１１が、音楽データに周波数解析を施し、設定されている周波数帯域毎のゲインなど周波数特性を認識し、前記各周波数帯域毎の周波数特性を、所定格納部に格納されている各周波数帯域毎の基準ゲインなど基準周波数特性と対比し、その相対的な評価値を基本音楽要素として、上記と同様の処理を行ってもよい。前記設定されている各周波数帯域毎の周波数特性の評価値を基本音楽要素とする場合、１００オーダーや１０００オーダーの多数の基本音楽要素（中オーダー数の基本音楽要素）を設定し、音楽データ（或いは音声データ）をより詳細に分析することが可能となる。前記中オーダー数の基本音楽要素ｃ_iを介在させて基準感性語ｔ_iと結び付けることにより、音楽の感性特徴（感性特徴ベクトルＳ"に対応）を非常に正確に把握することができ、ひいては音楽の感性とフォントとの適合性を一層向上することができる。付言すると、音楽の感性特徴を少数の基準感性語ｔ_iで直接評価し、その感性特徴を正確に把握することは困難である。
〔第４実施形態〕
次に、第４実施形態のフォント処理装置について説明する。

上記第１〜第３実施形態のフォント処理装置では、コンテンツが有する文字をコンテンツの感性に適合するフォントで装飾する処理について説明したが、コンテンツとは別にフォント処理装置が格納している出力用文字データを前記コンテンツの感性に適合するフォントで装飾して出力する構成としてもよい。例えば図１９に示すように、第１実施形態のフォント処理装置１０のハードディスク１６に、各基準感性語ベクトルにそれぞれ対応して出力用文字データを格納する出力用文字データ格納部を設け、その制御プログラムと協働する制御処理部１１が、内容ベクトルＬと各基準感性語ベクトルＴ₁、T₂、…T₄₀との内積の算出結果から、内容ベクトルＬに対して最大の相関量の基準感性語ベクトルＴ_iを特定し、前記最大の相関量の基準感性語ベクトルＴ_iに対応する出力用文字データを出力用文字データ格納部１６９から抽出し、前記抽出した出力用文字データを第１実施形態と同様の処理で特定したフォントで装飾し、前記フォントで装飾した出力用文字データをコンテンツである文書と対応して出力する構成等とすることが可能である。同様の処理は、第２実施形態の画像の場合や、第３実施形態の音楽（或いは音声）の場合でも可能である。

本発明は、例えばパーソナルコンピュータや携帯電話機の画面に表示される文字をコンテンツの内容に応じたフォント（書体）で装飾する際に利用することができる。

第１実施形態のフォント処理装置の全体構成を示すブロック図。 第１実施形態に於けるフォント評価テーブルを示す図。 基準感性語ｔ_iを基底とする４０次元ベクトル空間に於けるフォントベクトルＦ_iと感性特徴ベクトルＳを示す図。 第１実施形態に於ける基準感性語定義テーブルを示す図。 基本語ｗ_iを基底とする２０００次元ベクトル空間に於ける基準感性語ベクトルＴ_iと内容ベクトルＬを示す図。 第１実施形態に於ける一般語定義テーブルを示す図。 基本語ｗ_iを基底とする２０００次元ベクトル空間に於ける一般語ベクトルＫ_iを示す図。 第１実施形態に於けるフォント装飾処理の実行手順を示すフローチャート。 第２実施形態のフォント処理装置の全体構成を示すブロック図。 基準感性語ｔ_iを基底とする４０次元ベクトル空間に於けるフォントベクトルＦ_iと感性特徴ベクトルＳ'を示す図。 第２実施形態に於ける基準感性語定義テーブルを示す図。 基本色ｃ_iを基底とする８次元ベクトル空間に於ける基準感性語ベクトルＴ'_iと内容ベクトルＬ'を示す図。 第２実施形態に於けるフォント装飾処理の実行手順を示すフローチャート。 第３実施形態のフォント処理装置の全体構成を示すブロック図。 基準感性語ｔ_iを基底とする４０次元ベクトル空間に於けるフォントベクトルＦ_iと感性特徴ベクトルＳ"を示す図。 第３実施形態に於ける基準感性語定義テーブルを示す図。 基本音楽要素ｍ_iを基底とする６次元ベクトル空間に於ける基準感性語ベクトルT"_iと内容ベクトルＬ"を示す図。 第３実施形態に於けるフォント装飾処理の実行手順を示すフローチャート。 第４実施形態のフォント処理装置の全体構成を示すブロック図。

符号の説明

１０…フォント処理装置 １１…制御処理部 １２…ＲＯＭ １３…ＲＡＭ １４…入力部 １５…表示部 １６…ハードディスク １６１…フォント評価テーブル １６２、１６５、１６７…基準感性語定義テーブル １６３…一般語定義テーブル １６４…フォント格納部 １６６…基本色データ格納部 １６８…音楽要素基準データ格納部 １６９…出力用文字データ格納部

Claims (7)

1. コンテンツの文字データ若しくはコンテンツに対応して出力される文字データを装飾するフォントを抽出するフォント処理装置であって、
   複数のフォントを格納するフォント格納部と、
   前記複数のフォントの各々に対応して、複数の基準感性語に対する評価値を要素とするフォントベクトルを格納するフォントベクトル格納部と、
   前記複数の基準感性語の各々に対応して、複数のコンテンツ基本要素に対する評価値を要素とする基準感性語ベクトルを格納する基準感性語ベクトル格納部と、
   前記複数のコンテンツ基本要素に対する評価値を要素とするコンテンツの内容ベクトルを取得する内容ベクトル取得部と、
   前記基準感性語ベクトル格納部から各基準感性語ベクトルを抽出し、前記内容ベクトルと各基準感性語ベクトルとの相関量をそれぞれ算出し、前記算出した各相関量を要素とする感性特徴ベクトルを取得する感性特徴ベクトル取得部と、
   前記フォントベクトル格納部から各フォントベクトルを抽出し、前記感性特徴ベクトルと各フォントベクトルとの相関量をそれぞれ算出して最大の相関量を特定し、前記フォント格納部から前記最大の相関量に対応するフォントを抽出するフォント抽出部とを備えることを特徴とするフォント処理装置。
2. 前記コンテンツを文書データとし、前記コンテンツ基本要素を基本語とすることを特徴とする請求項１記載のフォント処理装置。
3. 複数の一般語を格納する一般語格納部と、
   前記複数の一般語の各々に対応して、前記複数の基本語に対する評価値を要素とする一般語ベクトルを格納する一般語ベクトル格納部と、
   前記文書データの単語と前記一般語格納部の一般語とを照合して前記文書データに含まれる一般語を取得する一般語取得部と、
   前記取得した一般語の各々に対応する一般語ベクトルを一般語ベクトル格納部から抽出し、前記抽出した一般語ベクトルの和である内容ベクトルを取得する内容ベクトル取得部とを備えることを特徴とする請求項２記載のフォント処理装置。
4. 前記コンテンツを前記フォントの装飾対象の文字データが付加されている画像データとし、前記コンテンツ基本要素を基本色とすることを特徴とする請求項１記載のフォント処理装置。
5. 前記コンテンツを前記フォントの装飾対象の文字データが付加されている音楽データとし、前記コンテンツ基本要素を基本音楽要素とすることを特徴とする請求項１記載のフォント処理装置。
6. 前記抽出するフォントで装飾され、コンテンツに対応して出力される出力用文字データを、前記各基準感性語ベクトルに対応して格納する出力用文字データ格納部と、
   前記感性特徴ベクトル取得部の前記内容ベクトルと各基準感性語ベクトルとの相関量の算出結果から、前記内容ベクトルに対して最大の相関量の基準感性語ベクトルを特定し、前記最大の相関量の基準感性語ベクトルに対応する出力用文字データを前記出力用文字データ格納部から抽出する出力用文字データ抽出部とを備えることを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のフォント処理装置。
7. コンテンツの文字データ若しくはコンテンツに対応して出力される文字データを装飾するフォントを抽出する装置としてコンピュータを機能させるフォント処理プログラムであって、
   複数のフォントを格納するフォント格納部と、
   前記複数のフォントの各々に対応して、複数の基準感性語に対する評価値を要素とするフォントベクトルを格納するフォントベクトル格納部と、
   前記複数の基準感性語の各々に対応して、複数のコンテンツ基本要素に対する評価値を要素とする基準感性語ベクトルを格納する基準感性語ベクトル格納部と、
   前記複数のコンテンツ基本要素に対する評価値を要素とするコンテンツの内容ベクトルを取得する内容ベクトル取得部と、
   前記基準感性語ベクトル格納部から各基準感性語ベクトルを抽出し、前記内容ベクトルと各基準感性語ベクトルとの相関量をそれぞれ算出し、前記算出した各相関量を要素とする感性特徴ベクトルを取得する感性特徴ベクトル取得部と、
   前記フォントベクトル格納部から各フォントベクトルを抽出し、前記感性特徴ベクトルと各フォントベクトルとの相関量をそれぞれ算出して最大の相関量を特定し、前記フォント格納部から前記最大の相関量に対応するフォントを抽出するフォント抽出部として、コンピュータを機能させることを特徴とするフォント処理プログラム。

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