JP6002796B1 - 感性評価装置、感性評価方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】認識結果の修正を精度よく行うことができる感性評価装置、感性評価方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】感性評価装置１は、評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成する認識処理部３０と、認識処理部３０により生成された評価値に基づく表示位置に認識処理部３０により認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させる表示制御部と、表示部により表示された評価対象の画像の評価値を修正した修正値および評価対象の画像を含む修正結果の入力を受け付ける修正入力部と、認識処理部３０が評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、評価値の修正を反映するための操作に基づいて認識処理部３０の処理パラメータを学習する学習処理部２０と、を有する。【選択図】図２

Description

本発明は、感性評価装置、感性評価方法、およびプログラムに関する。

従来、撮像画像に対して画像認識を行って画像内に含まれる対象を認識する技術がある。この画像認識技術においては、近年、ニューラルネットワークを多層化したディープラーニング技術を利用して高い精度で対象を認識することが行われている。このディープラーニング技術は、一般的にはニューラルネットワークの入力層と出力層との間の中間層において複数段階に亘って層を重ねることにより高い精度で対象を認識する。このディープラーニング技術において、特に、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network；CNN)が、従来の画像特徴量に基づいて対象を認識するよりも高い性能を有することで注目されている。

従来の畳み込みニューラルネットワークによれば、ラベルが付与された認識対象画像を学習し、認識対象画像に含まれる対象を認識する。また、従来の畳み込みニューラルネットワークは、複数のカテゴリを予め設定し、何れかのカテゴリを示すラベルが付与された認識対象画像を学習することで、入力画像が複数のカテゴリのうち何れに分類されるかを認識する手法である。この複数のカテゴリは、入力画像から受ける印象として分類される場合がある。この印象は、ミニマル（minimal）調、メランコリー（melancholy）調、ＨＤＲ（High Dynamic Range）調、またはビンテージ（vintage）調といったものである。

"Recognizing Image Style", Sergey Karayev, Matthew Trentacoste, Helen Han, Aseem Agarwala, Trevor Darrell, Aaron Hertzmann, Holger Winnemoeller (Submitted on 15 Nov 2013 (v1), last revised 23 Jul 2014 (this version, v3))

上述した画像認識技術において、各カテゴリは完全に独立しており、入力画像は何れかのカテゴリに分類にされる。しかしながら、上述の画像認識技術は、入力画像を見た者が直接的に感じる強さの度合いに基づいて分類することができない可能性がある。例えば、従来の畳み込みニューラルネットワークを利用した認識技術は、予め設定した各カテゴリの何れにも分類されないような入力画像であっても何れかのカテゴリに分類してしまい、入力画像を見た者の直感と大きくはずれている場合があった。また、認識精度を高くするためには、入力画像を参照しながら認識結果を修正して再学習をさせることが有効であるが、精度よく修正作業を実施できない可能性があった。

そこで本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであって、認識結果の修正を精度よく行うことができる感性評価装置、感性評価方法、およびプログラムを提供することを目的としている。

（１）本発明の一態様は、評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成する認識処理部と、前記認識処理部により生成された評価値に基づく表示位置に前記認識処理部により認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させ、同じ評価値の評価対象の画像が複数存在する場合、複数の画像は、他の同じ評価値の画像と評価値を表す方向と垂直な方向に一列に並んで表示させる表示制御部と、前記評価値の修正を反映するための操作を受け付ける修正入力部と、前記認識処理部が前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記修正入力部に入力された修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理部の処理パラメータを学習する学習処理部と、を有する感性評価装置である。
また、本発明の一態様は、評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成する認識処理部と、前記認識処理部により生成された評価値に基づく表示位置に前記認識処理部により認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させる表示制御部と、前記評価値の修正を反映するための操作を受け付ける修正入力部と、前記認識処理部が前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記修正入力部に入力された修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理部の処理パラメータを学習する学習処理部と、を有し、前記表示制御部は、前記修正入力部に入力された修正結果を前記認識結果として出力するように前記認識処理部の処理パラメータを学習した後に前記認識処理部により評価値が修正された画像を評価対象の画像として生成された認識結果を表示させる、感性評価装置である。
また、本発明の一態様は、評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成する認識処理部と、前記認識処理部により生成された評価値に基づく表示位置に前記認識処理部により認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させる表示制御部と、前記評価値の修正を反映するための操作を受け付ける修正入力部と、前記認識処理部が前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記修正入力部に入力された修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理部の処理パラメータを学習する学習処理部と、を有し、前記評価値修正用画像内の位置と、前記評価値が取り得る範囲のうちの前記評価値の一部の範囲とが予め対応づけられ、前記修正入力部は、前記評価値修正用画像における前記評価対象の画像の位置を変更する操作を受け付けたことに基づいて、前記評価対象の画像の変更された位置に対する前記評価値の範囲を変更する、感性評価装置である。

（２）本発明の一態様は、上述の感性評価装置であって、前記修正入力部は、前記評価値修正用画像における前記評価対象の画像の位置を移動する操作を受け付けたことに応じて、前記評価対象の画像の変更された位置に基づいて評価値を修正する。

（３）本発明の一態様は、上述の感性評価装置であって、前記評価値修正用画像内の位置と、前記評価値が取り得る範囲のうちの前記評価値の一部の範囲とが予め対応づけられ、前記修正入力部は、前記評価値修正用画像における前記評価対象の画像の位置を変更する操作を受け付けたことに基づいて、前記評価対象の画像の変更された位置に対する前記評価値の範囲を変更する。

（４）本発明の一態様は、上述の感性評価装置であって、前記学習処理部は、前記評価値が修正された評価対象の画像のみを含む修正結果、または前記評価値が修正された評価対象の画像および前記評価値が修正されていない評価対象の画像の双方を含む修正結果を用いて、前記認識処理部の処理パラメータを学習する。

（５）本発明の一態様は、上述の感性評価装置であって、前記表示制御部は、前記修正入力部に入力された修正結果を前記認識結果として出力するように前記認識処理部の処理パラメータを学習した後に前記認識処理部により評価値が修正された画像を評価対象の画像として生成された認識結果を表示させる。

（６）本発明の一態様は、評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成するステップと、前記認識結果として生成された評価値に基づく表示位置に、認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させ、同じ評価値の評価対象の画像が複数存在する場合、複数の画像は、他の同じ評価値の画像と評価値を表す方向と垂直な方向に一列に並んで表示させるステップと、前記評価値の修正を反映するための操作を受け付けるステップと、前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記評価値の修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理の処理パラメータを学習するステップと、を有する感性評価方法である。

（７）本発明の一態様は、コンピュータに、評価対象の画像に対して認識処理を行わせ、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成させ、前記認識結果として生成された評価値に基づく表示位置に、認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させ、同じ評価値の評価対象の画像が複数存在する場合、複数の画像は、他の同じ評価値の画像と評価値を表す方向と垂直な方向に一列に並んで表示させ、前記評価値の修正を反映するための操作を受け付けさせ、前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記評価値の修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理の処理パラメータを学習させる、処理を実行させるためのプログラムである。

本発明の一態様によれば、認識結果の修正を精度よく行うことができる。

本発明を適用した感性評価装置１を含むシステムの構成を示すブロック図である。 本発明を適用した感性評価装置１の機能的な構成を示すブロック図である。 本発明を適用した感性評価装置１の学習処理および認識処理を示す図である。 ユーザインターフェース部６０の機能的な構成を示すブロック図である。 ユーザインターフェース部６０における表示部６５に表示させる評価値修正用画像１００を説明する図である。 本発明を適用した感性評価装置１の処理手順を示すフローチャートである。 表示領域１００Ａに表示された画像取得用ボックス２００を示す図である。 サムネイル画像位置１１０にサムネイル画像１２０を表示させた評価値修正用画像１００の一例を示す図である。 評価値修正用画像１００におけるサムネイル画像１２０ａがＸ方向に移動される様子を示す図である。 再度認識処理を実行した結果に基づいてサムネイル画像１２０を再表示させた評価値修正用画像１００の一例を示す図である。 本発明を適用した感性評価装置１における他の評価値修正用画像１００を示す図である。 （ａ）は、評価値修正用画像１００の他の一例を示す図であり、（ｂ）は、サムネイル画像位置１１０に対応する評価値の範囲を変更した後の評価値修正用画像１００の一例を示す図である。 サムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲を変更する他の例を示す図であり、（ａ）はあるサムネイル画像１２０を移動させている様子を示し、（ｂ）はサムネイル画像１２０が移動された結果を示す。 本発明を適用した感性評価装置１における評価値修正用画像１００の変形例を示す図である。

以下、本発明を適用した感性評価装置、感性評価方法、およびプログラムを、図面を参照して説明する。
図１は、本発明を適用した感性評価装置１を含むシステム構成を示すブロック図である。感性評価装置１は、評価対象の画像を取得する。このため、感性評価装置１は、ローカル画像記憶部２と、検索サーバ３と接続される。

ローカル画像記憶部２は、インターネット等の外部のネットワークを介することなく感性評価装置１に接続される。ローカル画像記憶部２は、例えば、感性評価装置１の機能を実装したパーソナルコンピュータやイーサネット（登録商標）等のローカルのネットワークを介して感性評価装置１と接続される機器である。ローカル画像記憶部２は、感性評価装置１から供給された画像の選択命令に従って評価対象の画像を感性評価装置１に出力する。

検索サーバ３は、感性評価装置１と外部のネットワークを介して接続される。検索サーバ３は、感性評価装置１から供給された検索キーワードを含む検索命令に従って検索キーワードに合致する画像を取得し、取得した画像を感性評価装置１に送信する。感性評価装置１は、検索サーバ３から送信された画像を評価対象の画像として処理する。

図２は、本発明を適用した感性評価装置１の機能的な構成を示すブロック図である。感性評価装置１は、画像を見た人間の感性に基づいて画像の評価を行うものである。感性評価装置１は、画像の評価を行うことにより、評価結果に基づいて画像を分類させることができる。
感性評価装置１は、学習画像蓄積部１０と、学習処理部２０と、認識処理部３０と、認識結果管理部４０と、インターフェース部５０と、ユーザインターフェース部６０と、学習制御部７０とを有する。

感性評価装置１は、ソフトウェアを実行する制御装置および記憶部を有するコンピュータである。感性評価装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサが記憶部（不図示）に記憶されているプログラムを実行することによって機能するソフトウェア機能部である。また、感性評価装置１は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってよい。

また、感性評価装置１において情報を記憶する記憶部（１４、３２、４２、７２）は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory），ＲＯＭ（Read Only Memory），またはＲＡＭ（Random Access Memory）等により実現される。また、記憶部には、ファームウェアやアプリケーションプログラム等の各種プログラム、各種機能部による処理結果、インターフェース部５０が外部から取得した情報などが記憶される。

学習画像蓄積部１０は、画像変換部１２と、学習画像データベース１４とを有する。
画像変換部１２は、サンプル画像の入力を受け付ける。このサンプル画像は、任意の画像であればよい。画像変換部１２は、例えば、学習素材としての画像を記憶するサーバ装置等（不図示）から複数のサンプル画像が供給される。なお、感性評価装置１は、随時サンプル画像が供給され、サンプル画像が供給されたことに応じて後述する学習処理を行ってもよい。

サンプル画像には、当該サンプル画像の評価値を示すラベルが付加される。ラベルには、サンプル画像の評価値が含まれる。評価値は、サンプル画像を見た人間の感性を表す。本実施形態において、人間の感性は、例えば、画像を見たときに直感的に判断される危険度を表す。危険度は、例えばＰＧ１２、Ｒ−１５、Ｒ−１８のような、情報の閲覧を制限するために指定された値である。人間の感性は、危険度に限らず、美しさの度合い、重厚さの度合いなど、画像を見たときに直感的に判断される印象であればよい。
評価値は、本実施形態において、評価値が低い１から２、３、４、５のように段階的に評価値が高くなるよう所定ステップ数の離散値が設定される。なお、評価値は、学習画像に任意の値として付加可能である。さらに、評価値は、認識結果に含まれて、任意の値が出力されうる。
サンプル画像に付加される評価値は、例えば感性評価装置１の管理者の感性により予め複数の段階に設定される。なお、サンプル画像に付加される評価値は、離散値の間の値に設定されたものであってもよい。例えば、１〜５の段階的な評価値のうち、「３」に属する画像が他の危険度と比して多数である場合や「３」に属する画像でも評価値に差がある場合には、「３．５」または「２．５」という危険度を設定してもよい。
さらに、サンプル画像に付加される評価値は、均等の間隔ではなく、異なる間隔であってもよい。サンプル画像に付加される評価値は、例えば、４と５との間隔を大きくしてもよい。

画像変換部１２は、サンプル画像を学習処理に適した形式に変換する前処理を行う。画像変換部１２は、前処理を施した画像を学習画像として学習画像データベース１４に蓄積する。学習画像データベース１４には、画像変換部１２により変換された画像が学習画像として複数蓄積される。学習画像データベース１４は、外部から供給された変換前のサンプル画像、および画像変換部１２により変換された学習画像（学習対象データ）を蓄積する。学習画像は、画像に正しい評価値が付加されたデータである。学習画像データベース１４は、画像変換部１２により変換された学習画像が学習処理部２０において学習処理が実行可能なファイルとして記憶される。学習画像データベース１４に蓄積された学習画像は、学習処理部２０に供給され、学習処理部２０によって認識処理部３０の処理パラメータを学習するために使用される。

学習処理部２０には、学習画像蓄積部１０から出力された学習画像が供給されると共に、学習制御部７０から再学習データが供給される。学習処理部２０は、学習画像または再学習データ、またはそれら両方を用いて認識処理を行い、認識結果を得る。学習処理部２０は、学習画像に付加された評価値が認識結果となるように認識処理部３０の処理パラメータを学習し、学習結果データを生成する。この学習結果データは、認識処理部３０における処理パラメータである。このとき、学習処理部２０は、認識処理を行って認識結果の誤差が最小となるように認識処理の処理パラメータとしての結果を学習結果データとして更新を行う。この学習結果は、認識処理部３０における学習結果データ記憶部３２に記憶される。学習処理部２０は、学習結果を得ることに応じて学習結果データ記憶部３２における学習結果を更新する。これにより、学習処理部２０は、画像変換部１２に入力された学習画像または再学習データに付加された評価値を認識結果として出力するように処理を行う。

認識処理部３０は、学習結果データ記憶部３２を有する。学習結果データ記憶部３２における学習結果としての認識処理部３０の処理パラメータは、学習処理部２０によって更新される。認識処理部３０は、学習処理部２０により得た処理パラメータに基づいて評価対象の画像の認識処理を行う。認識処理部３０は、認識処理によって評価対象の画像の評価値を認識結果として得る。認識処理部３０は、認識処理がされた画像および当該画像の評価値を認識結果として認識結果管理部４０に出力する。

認識結果管理部４０は、認識結果データ記憶部４２を有する。認識結果データ記憶部４２は、認識処理部３０により出力された認識結果を蓄積する。認識結果管理部４０は、入力画像の評価値を認識結果としてインターフェース部５０に出力して、インターフェース部５０により認識結果を出力させる。

認識処理部３０には、ローカル画像記憶部２または検索サーバ３から評価対象の画像が供給される。認識処理部３０により評価対象の画像に対して認識処理を行った結果は、認識結果データ記憶部４２に記憶され、評価対象の画像と共にユーザインターフェース部６０に読み込まれる。そして、ユーザインターフェース部６０によって認識結果が修正された場合、評価対象の画像は、修正値と共に修正結果として学習制御部７０に供給される。修正結果には、修正された評価値（以下、修正値とも記載する。）、および評価対象の画像が含まれる。

学習制御部７０は、再学習データ記憶部７２を有する。学習制御部７０には、インターフェース部５０を介してユーザインターフェース部６０から出力された修正結果が供給される。学習制御部７０は、修正結果を再学習データ記憶部７２に記憶させる。再学習データ記憶部７２は、再学習データとして修正結果を蓄積する。

インターフェース部５０は、ローカル画像記憶部２および検索サーバ３と、感性評価装置１の各部との間で通信を行う通信インターフェースにより実現される。インターフェース部５０は、ローカル画像記憶部２および検索サーバ３から認識対象の画像を取得して、認識処理部３０に供給する。インターフェース部５０は、認識結果を認識結果管理部４０から入力して、当該認識結果をユーザインターフェース部６０に出力する。インターフェース部５０は、ユーザインターフェース部６０から修正結果が供給されたことに応じて、修正結果を学習制御部７０に出力する。

図３は、本発明を適用した感性評価装置１の学習処理および認識処理を示す図である。学習処理部２０には、評価値が付加された学習画像および再学習データが複数供給される。認識処理部３０は、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network；CNN)により実現される。畳み込みニューラルネットワークは、中間層としての複数の畳み込み層（フィルタ部）と、出力層とを有する。畳み込み層は、それぞれ、例えば、入力されたデータにフィルタリング（乗算処理）を行い、フィルタリング後の画像（特徴）にバイアス値を加算する。畳み込みニューラルネットワークは、画像データを入力し、中間層によりフィルタ係数に基づくフィルタ処理を行って、出力層により処理済のデータを出力する。フィルタ部は、学習処理部２０により生成された学習結果としてのフィルタ係数が設定される。畳み込みニューラルネットワークは、学習画像または再学習データに付加された評価値を出力するようにフィルタ係数が設定される。

なお、学習処理部２０による学習手法は、畳み込みニューラルネットワークの処理パラメータの設定であってもよく、その他の機械学習手法でもよく、学習結果データ記憶部３２には、学習手法に応じた学習結果が記憶される。認識処理部３０は、学習結果データ記憶部３２に記憶された学習結果に基づいて認識対象の画像の評価値を得ることとなる。

評価値の算出に畳み込みニューラルネットワークを用いる場合、畳み込みニューラルネットワークは、入力画像に入力に応じて一次元量である評価値を出力するよう学習される。学習処理部２０は、評価値が「１」のラベルが付加された評価対象の画像が供給されたことに対し、評価値が「１」の認識結果が得られるように畳み込み層における処理パラメータを更新する。このとき、学習処理部２０は、評価対象の画像に付加された評価値と畳み込みニューラルネットワークから出力された評価値との誤差を、ユークリッド誤差等を用いて最小となるように、誤差逆伝搬法を用いて回帰を行う。

ユーザインターフェース部６０は、管理者が操作するユーザインターフェース部６０を有するコンピュータにより実現される。なお、本実施形態においては、感性評価装置１とインターフェース部５０とが異なる端末であると説明するが、感性評価装置１とインターフェース部５０は同じ端末であってもよく、ネットワーク経由で接続された機器であってもよい。

図４は、ユーザインターフェース部６０の機能的な構成を示すブロック図である。ユーザインターフェース部６０は、操作部６１と、操作受付部６２と、修正入力部６３と、表示制御部６４と、表示部６５とを備える。表示部６５は、各種情報を表示する表示ディスプレイである。表示部６５は、評価値に基づく表示位置に評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示させる。表示制御部６４は、インターフェース部５０から認識結果が供給される。表示制御部６４は、認識結果に基づいて、評価値修正用画像を表示部６５に表示させるための表示データを生成する。

操作部６１は、ユーザによる操作を受け付ける操作デバイスである。操作部６１は、操作受付部６２に操作信号を出力する。操作部６１は、ユーザの評価値の修正を反映させる操作がなされる。このユーザの評価値の修正を反映させるための操作は、評価値の修正を数値で指定する操作ではなく、ユーザの直感的な操作であって、評価値の修正量を直感的に指定可能な操作である。

操作受付部６２は、操作部６１から出力された操作信号に基づいてユーザの操作を受け付ける。操作受付部６２は、ユーザの評価値の修正を反映させる操作に基づく操作信号を、評価値の修正量を表す情報として修正入力部６３に出力する。評価値の修正量を表す情報は、例えば、画像の位置情報である。

修正入力部６３は、操作受付部６２により受け付けられた操作に基づいて、評価値の修正量を表す情報を入力する。具体的には、修正入力部６３には、評価値の修正量を表す情報として画像の位置情報が供給され、画像の位置情報に基づいて画像の修正値を求めて表示制御部６４に出力する。

表示制御部６４は、表示部６５に表示させる情報を制御する。表示制御部６４は、認識結果がインターフェース部５０から供給されたことに応じて評価値修正用画像１００を表示部６５に表示させる。また、表示制御部６４は、修正入力部６３により評価値の修正を反映するための操作を受け付けたことに応じて、評価値修正用画像を更新する。具体的には、表示制御部６４は、評価値の修正を反映するための操作に基づいて、後述するようにサムネイル画像の位置を修正してもよく、評価値の値を連続的に修正するためのスライダの位置を変更してもよい。

表示制御部６４は、修正値、および評価値が修正された評価対象の画像を修正結果としてインターフェース部５０に出力する。この修正結果は、インターフェース部５０を介して学習制御部７０に出力される。また、表示制御部６４は、修正結果をインターフェース部５０に出力した後、再度認識処理部３０により出力された認識結果をインターフェース部５０から受信したことに応じて、評価値修正用画像を更新する。

図５は、ユーザインターフェース部６０における表示部６５に表示させる評価値修正用画像１００を説明する図である。評価値修正用画像１００は、Ｘ方向において評価値を割り当て、評価値に基づくＸ方向の表示位置に評価対象の画像のサムネイル画像が配列される。なお、本実施形態において、評価値修正用画像１００には、評価対象の画像を縮小したサムネイル画像が表示されるとするが、サムネイル画像に限らず、評価対象の画像そのものを表示させてもよく、縮小以外の画像処理を施した画像を表示させてもよい。例えば、表示制御部６４は、サムネイル画像に代えて、縮小した場合に視認できない画像を黒点で表示させてもよい。さらに、表示制御部６４は、評価対象の画像の評価値に基づいて表示形態を変更してもよい。表示制御部６４は、評価値が低い画像を緑の点で表し、評価値が高い画像を赤の点で表し、評価値が中間の画像をグラデーション等の形態で表す。これにより、評価値修正用画像１００に含まれる画像が多く、サムネイル画像の縮小率を高くしても、多数の画像の評価値の分布を把握させることができる。

評価値修正用画像１００は、表示領域１００Ａを有する。表示領域１００Ａは、表示部６５の表示画面のうち評価値修正用画像１００が占める領域に相当する。表示領域１００Ａには、サムネイル画像表示領域１００Ｂと評価値表示領域１００Ｃとが含まれる。

サムネイル画像表示領域１００Ｂは、一つのサムネイル画像が格納される表示位置（以下、サムネイル画像位置１１０と記載する。）がＸ方向およびＹ方向の２次元空間に配列させた表示領域である。サムネイル画像位置１１０には、評価値が取り得る範囲のうちの評価値の一部の範囲が予め割り当てられる。すなわち、Ｘ方向にｎ個のサムネイル画像位置１１０が配置されると設定された場合、評価値が取り得る範囲をｎ等分した評価値の範囲が各サムネイル画像位置１１０に割り当てられる。

サムネイル画像は、評価対象の画像の評価値に対応したＸ方向のサムネイル画像位置１１０に表示される。同じ評価値の評価対象の画像が複数存在する場合、複数のサムネイル画像は、他の同じ評価値のサムネイル画像とＹ方向に一列に並んで表示される。なお、サムネイル画像位置１１０に割り当てた評価値の範囲のうち、評価値が高いほど、Ｙ方向の上方にサムネイル画像１２０を配置してもよい。

サムネイル画像のサイズは、予め設定されていてもよく、インターフェース部５０により取得して評価値修正用画像１００に表示される画像数に基づいて動的に変更してもよい。予め設定されるサムネイル画像のサイズは、例えば、評価値修正用画像１００におけるサムネイル画像の視認性や修正作業の効率性などに基づいて設定されてもよい。

評価値表示領域１００Ｃは、Ｘ方向においてサムネイル画像位置１１０に割り当てられた評価値を表す。評価値表示領域１００Ｃは、例えばＸ方向の＋側（図中の右側）ほど高い評価値が高いことを表す。評価値表示領域１００Ｃは、例えば色の濃淡によって評価値の高低を表してもよく、評価値を数字によって表してもよい。なお、本実施形態は、Ｘ方向の各サムネイル画像位置１１０に評価値を割り当てたが、これに限らず、Ｙ方向の各サムネイル画像位置１１０に評価値を割り当て、評価対象の画像の評価値に基づいてＹ方向のサムネイル画像位置１１０ごとにサムネイル画像を配置してもよい。

以下、本発明を適用した感性評価装置１の動作について説明する。図６は、本発明を適用した感性評価装置１の処理手順を示すフローチャートである。
まず、感性評価装置１は、評価対象の画像を取得する（ステップＳ１００）。このとき、ユーザインターフェース部６０は、ユーザに評価対象の画像を取得するための操作を促す。図７は、表示領域１００Ａに表示された画像取得用ボックス２００を示す図である。画像取得用ボックス２００には、検索ボックス２０２と、画像選択ボタン２０４と、開始ボタン２０６とが含まれる。

ユーザインターフェース部６０は、操作受付部６２により、操作部６１の操作に基づいて検索ボックス２０２に対する検索キーワードの入力を受け付ける。操作受付部６２により受け付けられた検索キーワードは、インターフェース部５０を介して、検索命令と共に検索サーバ３に送信される。ユーザインターフェース部６０は、操作受付部６２により、操作部６１の操作に基づいて画像選択ボタン２０４に対する操作を受け付ける。ユーザインターフェース部６０は、ローカル画像記憶部２に記憶された画像を評価対象の画像として取り込む選択命令をインターフェース部５０からローカル画像記憶部２に出力させる。ユーザインターフェース部６０は、開始ボタン２０６が操作されたことに応じて、インターフェース部５０から検索命令または選択命令を出力させる。これにより、インターフェース部５０は、検索命令または選択命令に応じて評価対象の画像を取得し、取得した評価対象の画像を認識処理部３０に出力する。

認識処理部３０は、インターフェース部５０から評価対象の画像が供給されたことに応じて、認識処理を行う（ステップＳ１０２）。認識処理部３０は、評価対象の画像、および評価対象の画像の評価値を認識結果として認識結果管理部４０に出力する。認識結果管理部４０に出力された認識結果は、インターフェース部５０を介してユーザインターフェース部６０に出力される。

ユーザインターフェース部６０は、表示制御部６４により認識結果を入力する。表示制御部６４は、認識結果に含まれる評価値に基づいて評価対象の画像がどのサムネイル画像位置１１０に対応するかを分類する（ステップＳ１０４）。ユーザインターフェース部６０は、分類した評価対象の画像のサムネイル画像を評価値に基づくサムネイル画像位置１１０に表示する評価値修正用画像を表示部６５に表示させる（ステップＳ１０６）。図８は、サムネイル画像位置１１０にサムネイル画像１２０を表示させた評価値修正用画像１００の一例を示す図である。表示制御部６４は、評価対象の画像の評価値が高いほど、Ｘ方向の＋側のサムネイル画像位置１１０に、評価対象の画像のサムネイル画像１２０を表示させる。また、表示制御部６４は、サムネイル画像位置１１０に割り当てられた評価値の範囲に含まれる評価値の評価対象の画像が複数存在する場合、当該複数の評価対象の画像のサムネイル画像をＹ方向に配列する。

ユーザインターフェース部６０は、操作部６１の操作を操作受付部６２により受け付けた結果、サムネイル画像１２０の位置の移動を検出したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像１２０のＸ方向における移動が、あるＸ方向のサムネイル画像位置１１０から他のＸ方向のサムネイル画像位置１１０に移動した場合、サムネイル画像１２０の位置の移動を検出したと判定する。あるＸ方向のサムネイル画像位置１１０から他のＸ方向のサムネイル画像位置１１０に移動していない場合、ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像１２０の位置の移動を検出しない。ユーザインターフェース部６０は、例えば、同じＸ方向のサムネイル画像位置１１０においてサムネイル画像１２０がＹ方向に移動された場合には、サムネイル画像１２０の移動を検出しない。

図９は、評価値修正用画像１００におけるサムネイル画像１２０ａがＸ方向に移動される様子を示す図である。図９に示すように、Ｘ方向位置Ｘａのサムネイル画像１２０ａが選択されて、Ｘ方向位置Ｘｂに移動されてサムネイル画像１２０ｂとなった場合、ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像１２０の移動を検出する。

ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像１２０のＸ方向における移動後の位置を判定する（ステップＳ１１０）。ユーザインターフェース部６０は、図９に示すように、移動後のサムネイル画像１２０ｂのＸ方向における位置Ｘｂを判定する。このとき、ユーザインターフェース部６０は、評価値修正用画像１００におけるＸ方向位置に対応した移動後のサムネイル画像１２０ｂのＸ方向における位置Ｘｂを判定する。

ユーザインターフェース部６０は、修正入力部６３により、移動後のサムネイル画像１２０ｂのＸ方向における位置Ｘｂに基づいて修正値を取得する（ステップＳ１１２）。このとき、修正入力部６３は、移動後のサムネイル画像１２０ｂのＸ方向における位置Ｘｂに対応するサムネイル画像位置１１０を認識し、サムネイル画像位置１１０に割り当てられた評価値の幅の中央値を修正値として認識する。

なお、サムネイル画像１２０を移動させる操作は、他のサムネイル画像１２０が存在するＸ方向の位置に移動させる操作のみならず、Ｘ方向において隣接するサムネイル画像１２０間に隙間を設ける操作であってもよい。これにより、修正入力部６３は、隙間が設けられたＸ方向の距離だけ、サムネイル画像１２０のＸ方向位置をずらして修正値を算出する。

ユーザインターフェース部６０は、評価値の修正が終了して、修正値に基づいて認識処理部３０の処理パラメータを学習する処理を実行するか否かを判定する（ステップＳ１１４）。ユーザインターフェース部６０は、例えば、メニュー画面における再学習ボタン（不図示）に対して操作部６１が操作されたことに応じて学習処理を実行する操作を操作受付部６２により受け付けた場合に、学習処理を実行すると判定して、ステップＳ１１６以降に処理を進める。ユーザインターフェース部６０は、操作受付部６２により学習処理を実行する操作を受け付けていない場合、ステップＳ１１５に処理を進め、修正を表示して終了するか否かを判定する。ユーザインターフェース部６０は、修正された評価値を表示して終了する場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップＳ１０８に処理を戻して、サムネイル画像１２０ａの移動を受け付ける処理を継続する。ユーザインターフェース部６０は、例えば、評価値の修正を受け付けた結果のみを表示して終了するか否かという設定情報を参照してステップＳ１１５の判定を実施する。

ユーザインターフェース部６０は、学習処理を実行する操作を受け付けたことに応じて、修正値、および評価値が修正された評価対象の画像を修正結果として学習制御部７０に出力する。学習制御部７０は、修正結果を再学習データとして学習処理部２０に出力する。これにより、学習処理部２０は、修正結果に基づいて認識処理部３０の処理パラメータを学習する（ステップＳ１１６）。

ステップＳ１１６において、ユーザインターフェース部６０は、評価値が修正された評価対象の画像のみを含む修正結果を学習制御部７０に出力させる。これにより、ユーザインターフェース部６０は、評価対象の画像を認識処理部３０に認識処理をさせたときに修正値を認識結果として出力させるように認識処理部３０の処理パラメータを学習処理させることができる。また、ユーザインターフェース部６０は、評価値が修正された評価対象の画像、および評価値が修正されていない評価対象の画像の双方を含む修正結果を出力させてもよい。これにより、ユーザインターフェース部６０は、評価値が修正されていない評価対象の画像を正解の評価値として認識処理部３０の処理パラメータを学習処理させることができる。

なお、ユーザインターフェース部６０は、図９に示すように、サムネイル画像１２０を削除する操作を受け付けた場合、削除されたサムネイル画像１２０に対応する評価対象の画像を修正結果として学習制御部７０に出力させないことが望ましい。これにより、認識処理部３０の処理パラメータの学習処理において認識精度を低下するような認識結果を削除することができる。

ユーザインターフェース部６０は、学習処理が終了したことに応じて、評価値が修正された評価対象の画像を認識処理部３０に出力する。これにより、ユーザインターフェース部６０は、評価値が修正された評価対象の画像に対して再度認識処理を実行させる（ステップＳ１１８）。なお、ユーザインターフェース部６０は、評価値が修正された評価対象の画像、および評価値が修正されていない評価対象の画像の双方を認識処理部３０に出力して、再度認識処理を実行させてもよい。

ユーザインターフェース部６０は、表示制御部６４により再度認識処理をした結果として認識結果を入力する。表示制御部６４は、認識結果に含まれる評価値に基づいて評価対象の画像がどのサムネイル画像位置１１０に対応するかを分類する（ステップＳ１２０）。ユーザインターフェース部６０は、分類した評価対象の画像のサムネイル画像を評価値に基づく位置に表示する評価値修正用画像１００を表示部６５に表示させる（ステップＳ１２２）。図１０は、再度認識処理を実行した結果に基づいてサムネイル画像１２０を再表示させた評価値修正用画像１００の一例を示す図である。表示制御部６４は、評価値が修正された評価対象の画像のサムネイル画像１２０ｄを、再度認識処理がされた結果としての評価値に対応したＸ方向における位置Ｘｃに表示させる。これにより、ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像１２０を移動させる操作に基づいて評価値を修正させたことに対して、認識処理部３０の処理パラメータがどの程度学習されたかをユーザに提示することができる。この結果、感性評価装置１によれば、さらにサムネイル画像１２０を移動させて、さらに評価値を修正して再度認識処理部３０の処理パラメータを学習することができ、さらに認識処理部３０の認識精度を高くすることができる。

ユーザインターフェース部６０は、評価値の修正を終了させるか否かを判定する（ステップＳ１２４）。ユーザインターフェース部６０は、例えば、評価値修正用画像１００を閉じる操作を受け付けた場合、または、画像取得用ボックス２００を表示させる操作を受け付けた場合に、処理を終了させる。一方、ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像１２０を選択または移動させる操作などを受け付けた場合には、ステップＳ１０８に処理を戻す。

以上のように、本発明を適用した感性評価装置１によれば、評価値に基づく表示位置に評価対象の画像を配置した評価値修正用画像１００を表示させて、評価値を修正させることができる。これにより、感性評価装置１によれば、複数の評価対象の画像のサムネイル画像１２０の相対的なＸ方向位置を比較しながら評価値を修正することができる。この結果、感性評価装置１によれば、一枚ずつ評価対象の画像を参照しながら評価値を修正するよりも、認識結果の修正作業を精度よく行うことができる。
また、感性評価装置１によれば、多数の評価対象の画像の評価値を評価値修正用画像１００によって閲覧して、認識処理部３０における認識処理の特異点を見つけることができ、より認識処理部３０の認識精度を高くするように学習処理を行わせることができる。
さらに、感性評価装置１によれば、評価対象の画像が大量に存在する場合であっても、直感的に効率よく修正作業を行うことができ、作業時間を短縮することができる。さらに、感性評価装置１によれば、評価値の修正に迷いが生じるような画像であっても、他のサムネイル画像１２０を参照して修正することができる。

以下、本発明を適用した感性評価装置１における他の実施形態について説明する。図１１は、本発明を適用した感性評価装置１における他の評価値修正用画像１００を示す図である。感性評価装置１は、例えば、評価値の取り得る範囲が１〜５とすると、評価値の取り得る範囲を５つのＸ方向の範囲に区分する。さらに、感性評価装置１は、５つのＸ方向の範囲に区分したそれぞれの範囲をさらに４つのＸ方向の範囲に区分して、区分された範囲のそれぞれにサムネイル画像位置１１０を割り当てる。例えば、評価値が「１」の範囲を、０．００以上であり０．２５以下の範囲Ｒ１ａ、０．２５より高く０．５０以下の範囲Ｒ１ｂ、０．５０より高く０．７５以下の範囲Ｒ１ｃ、および０．７５より高く１．００以下の範囲Ｒ１ｄの４つの範囲に区分する。それぞれの評価値の範囲Ｒ１ａ、Ｒ１ｂ、Ｒ１ｃ、およびＲ１ｄには、それぞれサムネイル画像位置１１０が割り当てられる。評価値が２〜５のそれぞれの範囲についても４つの評価値の範囲に区分し、それぞれにサムネイル画像位置１１０を割り当てる。

ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像１２０を移動させる操作を受け付けたことに対し、移動後のサムネイル画像１２０ｂのＸ方向における位置が何れのサムネイル画像位置１１０に割り当てた評価値の範囲に含まれるかを判定する。これにより、ユーザインターフェース部６０は、移動後のサムネイル画像１２０ｂのＸ方向における位置に対応するサムネイル画像位置１１０を判定することにより、評価値を０．２５単位で修正することができる。

なお、感性評価装置１は、サムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲を０．２５単位とは異なる範囲に割り当ててもよい。また、サムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲は、評価値修正用画像１００におけるＸ方向の全範囲に亘って一定ではなくてもよい。さらに、感性評価装置１は、評価値の取り得る範囲を１〜５よりも広くするようにサムネイル画像１２０が移動されたことに対し、評価値の取り得る範囲を１〜５よりも広くなるように修正してもよい。

さらに、本発明を適用した感性評価装置１において、修正入力部６３は、評価値修正用画像１００におけるサムネイル画像１２０の位置を変更する操作を受け付けたことに基づいて、サムネイル画像１２０の変更された位置に対する評価値の範囲を変更してもよい。図１２（ａ）は、評価値修正用画像１００の他の一例を示す図であり、図１２（ｂ）は、サムネイル画像位置１１０に対応する評価値の範囲（レンジ）を変更した後の評価値修正用画像１００の一例を示す図である。

表示制御部６４は、評価対象の画像の評価値に基づいてサムネイル画像１２０を評価値修正用画像１００におけるＸ方向に配列する。この結果、図１２（ａ）に示すように、特定の評価値の範囲にサムネイル画像１２０が偏る場合がある。図１２（ａ）に示す評価値修正用画像１００は、評価値が「１」の範囲および評価値が「２」の範囲にサムネイル画像１２０が偏っている。

ユーザインターフェース部６０は、操作受付部６２によりサムネイル画像１２０を移動させる操作を受け付けたことに応じて、サムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲を狭くするように変更する。ユーザインターフェース部６０は、例えば図１２（ａ）に示すように、図中点線で示すサムネイル画像１２０を、評価値の範囲Ｒ１ａと評価値の範囲Ｒ１ｂとの間の位置（サムネイル画像１２０＃）に移動させる操作を受け付けたことに応じて、図１２（ｂ）に示すように、評価値が「１」に割り当てられるＸ方向の範囲を２倍にする。また、ユーザインターフェース部６０は、評価値修正用画像１００においてサムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲を１／２倍にする。さらに、ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像１２０の総数に対して割り当てられているサムネイル画像１２０の割合が高い評価値が「２」の範囲についても同様に、Ｘ方向の範囲を２倍にすると共に、サムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲を１／２倍にする。

これにより、ユーザインターフェース部６０は、図１２（ｂ）に示すように、例えば、評価値が「１」の範囲における範囲Ｒ１ａを、Ｘ方向に隣接した２つの範囲Ｒ１ａおよびＲ１ａ＃に分割する。この結果、ユーザインターフェース部６０は、評価値が「１」の範囲に割り当てるサムネイル画像位置１１０を８個として、評価値が０〜１の範囲を８等分した評価値の範囲を各サムネイル画像位置１１０に割り当てる。例えば、図１２（ａ）に示す評価値修正用画像１００において、評価値の範囲Ｒ１ａに０以上０．２５以下が割り当てられていた場合、図１２（ｂ）に示す評価値修正用画像１００において、評価値の範囲Ｒ１ａに０以上０．１２５以下の範囲を割り当て、評価値の範囲Ｒ１ａ＃に０．１２５より高く０．２５以下の範囲を割り当てる。

なお、ユーザインターフェース部６０は、サムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲を大きくしてもよい。例えば、図１２（ｂ）に示す評価値修正用画像１００を表示させている場合において、Ｘ方向において評価値の範囲Ｒ１ａ＃に位置するサムネイル画像１２０の全てが、Ｘ方向において評価値の範囲Ｒ１ａに移動させる操作を受け付けたとする。この場合、ユーザインターフェース部６０は、評価値の範囲Ｒ１ａとＲ１ａ＃とを統合して、サムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲を２倍に変更してもよい。

この感性評価装置１によれば、評価値修正用画像１００におけるサムネイル画像１２０の位置を変更する操作を受け付けたことに基づいて、評価値修正用画像１００の位置に対する評価値の範囲を変更する。これにより、感性評価装置１によれば、Ｙ方向において配列された複数のサムネイル画像１２０を比較して、評価値が異なると判断した場合に、サムネイル画像位置１１０に割り当てられた評価値の範囲を変更させることができる。この結果、感性評価装置１によれば、より直感的に精度よく評価対象の画像の評価値を修正することができる。

図１３は、サムネイル画像位置１１０に割り当てる評価値の範囲を変更する他の例を示す図である。図１３（ａ）は、評価値が１、２、３、４、および５のいずれかであり、Ｘ方向の評価値の範囲を１、２、３、４、および５の５つに区分した評価値修正用画像１００を示す。すなわち、評価値が「１」の範囲に配置された複数のサムネイル画像１２０は、全て評価値が「１」である。

ユーザインターフェース部６０は、操作受付部６２により、Ｘ方向における位置Ｘｄのサムネイル画像１２０ｅ（評価値：２）を、Ｘ方向における位置Ｘｅ（１２０ｅ＃）に移動させる操作を受け付けたとする。この操作を受け付けたことに対し、修正入力部６３は、評価値「２」の範囲を細分化した値を新たなサムネイル画像１２０ｅに割り当ててもよい。このサムネイル画像１２０ｅは、評価値「２」の範囲の右端に移動されたので、評価値「２」の範囲を３分割し、３分割した評価値の範囲のうち最も高い評価値（Ｒ２ｃ）を割り当てる。また、修正入力部６３は、３分割したそれぞれの範囲をサムネイル画像位置１１０ａ、１１０ｂ、および１１０ｃに割り当て、その後に移動されたサムネイル画像１２０に細分化した評価値に修正してもよい。

なお、上述した実施形態においては、サムネイル画像１２０を移動させることによって評価値を修正させる例について説明したが、評価値を割り当てた軸を修正する操作を受け付けて、軸の所定長さに対する評価値の範囲を修正してもよい。例えば、図１１に示した評価値修正用画像１００において、評価値が「２」の軸を広げるドラッグ操作を受け付けたことよってＹ方向の所定長さに対する評価値の範囲を細かくしてもよい。また、評価値が「５」の軸を狭くするドラッグ操作を受け付けたことよってＹ方向の所定長さに対する評価値の範囲を広くしてもよい。さらに、Ｙ方向における評価値を数値により修正させる操作を受け付けたことによって、Ｙ方向の所定長さに対する評価値の範囲を修正してもよい。

図１４は、本発明を適用した感性評価装置１における評価値修正用画像１００の変形例を示す図である。評価値修正用画像１００には、評価値に基づいてサムネイル画像１２０を配置させるＸ方向の軸に加え、評価値に対応したサムネイル画像位置１１０ごとに配置された複数のサムネイル画像１２０を他の値に基づいて配置するためのＹ方向の軸を設定してもよい。すなわち、評価値に基づいてサムネイル画像１２０をＸ方向に配列し、サムネイル画像位置１１０ごとにＹ方向に配列された複数のサムネイル画像１２０を他の値に基づいて配列する。他の値は、感性を表す他の値であってもよい。例えば、Ｘ方向の評価値を危険度（感性の一例）にした場合、Ｙ方向を危険度とは他の感性を表す値に設定してもよい。また、他の値は、例えば画像の人気数、閲覧数、撮像時刻、更新時刻からの経過時間などの評価対象の画像に関する何らかの値であってもよい。表示制御部６４は、認識結果と共に、評価対象の画像に関する値を受信し、受信した評価対象の画像に関する値に基づいてＹ方向におけるサムネイル画像１２０の位置を制御する。さらに、感性評価装置１は、Ｘ方向およびＹ方向のみならず、さらに３次元の軸を設けてもよい。

ユーザインターフェース部６０は、図１４に示すようにＹ方向の軸を設定してサムネイル画像１２０を配置させた場合、上述した実施形態と同様に、Ｘ方向へサムネイル画像１２０を移動させる操作に基づいて評価値を修正する。また、ユーザインターフェース部６０は、Ｘ方向におけるサムネイル画像１２０の移動と共に、Ｙ方向におけるサムネイル画像１２０の移動を検出し、Ｙ方向におけるサムネイル画像１２０の移動量に基づいてＹ方向に設定された値を修正する。なお、ユーザインターフェース部６０は、３次元の軸を設けた場合には、３次元方向の移動量に基づいて３次元の軸のそれぞれに設定された値を修正する。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

また、上述した感性評価装置１の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１…感性評価装置、２…ローカル画像記憶部、３…検索サーバ、１０…学習画像蓄積部、１２…画像変換部、１４…記憶部、２０…学習処理部、３０…認識処理部、３２…学習結果データ記憶部、５０…インターフェース部、６０…ユーザインターフェース部、６１…操作部、６２…操作受付部、６３…修正入力部、６４…表示制御部、６５…表示部、７２…再学習データ記憶部、１００…評価値修正用画像、１００Ｂ…サムネイル画像表示領域、１００Ｃ…評価値表示領域、１１０…サムネイル画像位置、１２０…サムネイル画像

Claims (9)

1. 評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成する認識処理部と、
   前記認識処理部により生成された評価値に基づく表示位置に前記認識処理部により認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させ、同じ評価値の評価対象の画像が複数存在する場合、複数の画像は、他の同じ評価値の画像と評価値を表す方向と垂直な方向に一列に並んで表示させる表示制御部と、
   前記評価値の修正を反映するための操作を受け付ける修正入力部と、
   前記認識処理部が前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記修正入力部に入力された修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理部の処理パラメータを学習する学習処理部と、
   を有する感性評価装置。
2. 評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成する認識処理部と、
   前記認識処理部により生成された評価値に基づく表示位置に前記認識処理部により認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させる表示制御部と、
   前記評価値の修正を反映するための操作を受け付ける修正入力部と、
   前記認識処理部が前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記修正入力部に入力された修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理部の処理パラメータを学習する学習処理部と、
   を有し、
   前記表示制御部は、前記修正入力部に入力された修正結果を前記認識結果として出力するように前記認識処理部の処理パラメータを学習した後に前記認識処理部により評価値が修正された画像を評価対象の画像として生成された認識結果を表示させる、
   感性評価装置。
3. 評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成する認識処理部と、
   前記認識処理部により生成された評価値に基づく表示位置に前記認識処理部により認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させる表示制御部と、
   前記評価値の修正を反映するための操作を受け付ける修正入力部と、
   前記認識処理部が前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記修正入力部に入力された修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理部の処理パラメータを学習する学習処理部と、
   を有し、
   前記評価値修正用画像内の位置と、前記評価値が取り得る範囲のうちの前記評価値の一部の範囲とが予め対応づけられ、
   前記修正入力部は、前記評価値修正用画像における前記評価対象の画像の位置を変更する操作を受け付けたことに基づいて、前記評価対象の画像の変更された位置に対する前記評価値の範囲を変更する、
   感性評価装置。
4. 前記修正入力部は、前記評価値修正用画像における前記評価対象の画像の位置を移動する操作を受け付けたことに応じて、前記評価対象の画像の変更された位置に基づいて評価値を修正する、
   請求項１に記載の感性評価装置。
5. 前記評価値修正用画像内の位置と、前記評価値が取り得る範囲のうちの前記評価値の一部の範囲とが予め対応づけられ、
   前記修正入力部は、前記評価値修正用画像における前記評価対象の画像の位置を変更する操作を受け付けたことに基づいて、前記評価対象の画像の変更された位置に対する前記評価値の範囲を変更する、
   請求項１または４に記載の感性評価装置。
6. 前記学習処理部は、前記評価値が修正された評価対象の画像のみを含む修正結果、または前記評価値が修正された評価対象の画像および前記評価値が修正されていない評価対象の画像の双方を含む修正結果を用いて、前記認識処理部の処理パラメータを学習する、 請求項１、４、及び５のうちいずれか１項に記載の感性評価装置。
7. 前記表示制御部は、前記修正入力部に入力された修正結果を前記認識結果として出力するように前記認識処理部の処理パラメータを学習した後に前記認識処理部により評価値が修正された画像を評価対象の画像として生成された認識結果を表示させる、
   請求項１、及び４から６のうちいずれか１項に記載の感性評価装置。
8. 評価対象の画像に対して認識処理を行い、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成するステップと、
   前記認識結果として生成された評価値に基づく表示位置に、認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させ、同じ評価値の評価対象の画像が複数存在する場合、複数の画像は、他の同じ評価値の画像と評価値を表す方向と垂直な方向に一列に並んで表示させるステップと、
   前記評価値の修正を反映するための操作を受け付けるステップと、
   前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記評価値の修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理の処理パラメータを学習するステップと、
   を有する感性評価方法。
9. コンピュータに、
   評価対象の画像に対して認識処理を行わせ、人間の感性で評価可能な一次元量で表現される評価値を認識結果として生成させ、
   前記認識結果として生成された評価値に基づく表示位置に、認識処理がされた評価対象の画像を配置した評価値修正用画像を表示部に表示させ、同じ評価値の評価対象の画像が複数存在する場合、複数の画像は、他の同じ評価値の画像と評価値を表す方向と垂直な方向に一列に並んで表示させ、
   前記評価値の修正を反映するための操作を受け付けさせ、
   前記評価対象の画像に対して認識処理を行った場合に、前記評価値の修正を反映するための操作に基づいて前記認識処理の処理パラメータを学習させる
   処理を実行させるためのプログラム。

Images