JP6564660B6 - 計算装置、計算方法、計算システム及びプログラム - Google Patents

計算装置、計算方法、計算システム及びプログラム

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Description

本発明は、計算装置、計算方法、計算システム及びプログラムに関する。
従来、色見本等を示すカラーチャート等が知られている。
また、例えば、人種の肌色を示すのに、明度別に設けられた複数の肌色を示す表示部を有するカラーチャートを用いる方法が知られている(特許文献1参照)。
しかしながら、従来の方法では、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できないことが課題となる。
本発明の1つの側面は、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる計算装置を提供することを目的とする。
一態様における、計算装置は、画像データを入力する入力部と、前記画像データを変換して、前記画像データが示す2つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める変換部と、前記色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第1統計量及び前記成分値のそれぞれの歪度に基づいて第2統計量をそれぞれ計算する統計量計算部と、前記第1統計量及び前記第2統計量の線形和を計算する線形和計算部とを備える。
2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる。
本発明の一実施形態に係るオブジェクトの使用例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る計算装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置によるオブジェクトを示す画像データの入力例を示す図である。 本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の処理結果例を示す図である。 本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置による人肌のオブジェクトを示す画像データの入力例を示す図である。 本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置によるオブジェクトが人肌である場合の全体処理の処理結果例を示す図である。 本発明の第1実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。 本発明の第2実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第2実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。 本発明の第3実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第3実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。 本発明の第4実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第4実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る計算装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る計算システムの一例を示す図である。
以下、本発明の実施の形態について説明する。
(第1実施形態)
(オブジェクトの使用例)
図1は、本発明の一実施形態に係るオブジェクトの使用例を示す図である。
例えば、ディスプレイ1に接続されるPC(Personal Computer)2が、評価者3に対して2つのオブジェクトを表示する。具体的には、図示するように、オブジェクトを示す画像データに基づいて、PC2は、ディスプレイ1上に、第1オブジェクトOB1と、第2オブジェクトOB2とをそれぞれ表示する。
第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2は、例えば、人、人の一部である人肌、物体又は風景等をそれぞれ示す。また、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2は、色の平均値、光沢、コントラスト、反射特性又はこれらの組み合わせ等の光学特性が異なる。例えば、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2は、光沢が異なる同一の被写体をそれぞれ示す。
これに対して、評価者3は、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2がそれぞれ異なるか否か、即ち、差があるか否かを回答して、評価する。例えば、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2のそれぞれの光学特性が異なるように設定されても、人による評価、いわゆる主観評価では、差がないと評価される場合がある。一方で、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2のそれぞれの光学特性が異なるように設定されると、主観評価では、評価者3が高い確率で差があると評価する場合がある。
このように、光学特性を変更して、光学特性がそれぞれ異なる2つのオブジェクトが表示されても、人による評価では、差があると評価される場合と、差がないと評価される場合とがある。
本発明の一実施形態に係る計算装置は、例えば、図示するように評価される2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかを計算する。
なお、オブジェクトの評価方法は、図示するような方法に限られない。例えば、2つのオブジェクトは、ディスプレイ1以外の表示装置で表示されてもよい。また、1つの表示装置によって、2つのオブジェクトが表示される必要はなく、それぞれ異なる表示装置又はタイミングで表示されてもよい。
(計算装置のハードウェア構成例)
図2は、本発明の一実施形態に係る計算装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図示するように、計算装置は、例えば、PC又はサーバ等の情報処理装置である。
計算装置10は、CPU(Central Processing Unit)10H1と、RAM(Random Access Memory)10H2とを有する。さらに、計算装置10は、ROM(Read−Only Memory)10H3と、IF(Interface)10H4とを有する。図示するように、各ハードウェア資源は、バス(Bus)によって接続される。
CPU10H1は、プログラム等に基づいて、各種演算及びデータの加工を行う演算装置である。また、CPU10H1は、プログラム等に基づいて、各ハードウェア資源を制御する制御装置である。
RAM10H2及びROM10H3は、プログラム及びデータ等を記憶する記憶装置である。なお、計算装置10は、ハードディスク等の補助記憶装置を更に有してもよい。
IF10H4は、データ及びユーザによる操作等を入出力する入力装置、出力装置又はこれらの組み合わせである。例えば、IF10H4は、ネットワーク等を介して画像データ等のデータを入出力するコネクタ及び処理IC(Integrated Circuit)等である。また、IF10H4は、キーボード、マウス又はタッチパネル等によってユーザによる操作を入力する。さらに、IF10H4は、ディスプレイ等の表示装置によって、ユーザに対して、画像、計算結果、GUI(Graphical User Interface)又はこれらの組み合わせを出力する。
なお、ハードウェア構成は、図示する構成に限られない。例えば、計算装置は、図示する以外のハードウェア資源を更に有してもよい。また、計算装置は、複数の装置で構成されてもよい。
(全体処理例)
図3は、本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。
ステップS01では、計算装置は、オブジェクトを示す画像データを入力する。具体的には、計算装置は、1つの画像に、2つ以上のオブジェクトを示す画像データを入力する。なお、計算装置は、異なる画像データ、即ち、1つの画像に1つのオブジェクトを示す画像データを複数入力してもよい。
以下、入力される画像データが示す2つのオブジェクトのうち、一方のオブジェクトを「第1オブジェクト」とし、他方のオブジェクトを「第2オブジェクト」とする。
また、画像データは、例えば、sRGB値でオブジェクトを示す。以下、画像データの色空間がsRGB値である例で説明する。
ステップS02では、計算装置は、入力される画像データを変換する。次に、計算装置は、2つのオブジェクトの色彩情報をそれぞれ求める。具体的には、ステップS02では、計算装置は、それぞれのオブジェクトのsRGB値を変換して、色彩情報の例であるL値をそれぞれ求める。
なお、L値は、CIE(Commission internationale de leclairage、国際照明委員会)で規定される値である。L値を用いると、計算装置は、人の色覚に近い色空間で画像を扱うことができる。
また、sRGB値からL値への変換は、例えば、IEC61966−2−1:1999等で規定される変換式等を用いると実現できる。具体的には、sRGB値からL値への変換では、計算装置は、まず、下記(1)式等を用いて、入力されるsRGB値、即ち、非線形なsRGB値を線形なsRGB値に変換する。
次に、sRGB値からL値への変換では、計算装置は、下記(2)式等を用いて、上記(1)式による変換で算出される線形なsRGB値をXYZ(CIE1931)値に変換する。
続いて、sRGB値からL値への変換では、計算装置は、下記(3)式等を用いて、上記(2)式による変換で算出されるXYZ値をL値に変換する。
ステップS03では、計算装置は、第1統計量及び第2統計量をそれぞれ計算する。具体的には、ステップS03では、計算装置は、まず、第1オブジェクトのL値が有する各成分値のそれぞれの平均値を計算する。同様に、計算装置は、第2オブジェクトのL値が有する各成分値のそれぞれの平均値を計算する。次に、計算装置は、計算される第1オブジェクトのL値及び第2オブジェクトのL値が有する各成分値のそれぞれの平均値に基づいて、第1統計量を計算する。
即ち、第1統計量は、例えば、下記(4)式のように計算される統計量である。
さらに、ステップS03では、計算装置は、まず、第1オブジェクトのL値が有するL成分値の歪度を計算する。同様に、計算装置は、第2オブジェクトのL値が有するL成分値の歪度を計算する。次に、計算装置は、計算される第1オブジェクトのL値及び第2オブジェクトのL値が有するL成分値のそれぞれの歪度に基づいて、第2統計量を計算する。例えば、第2統計量は、下記(5)式のように計算される統計量である。
なお、計算される統計量は、平均値及び歪度に限られない。例えば、統計量は、上記以外の2種類以上、かつ、複数の次元の要約統計量等でもよい。具体的には、1次元から4次までの要約統計量は、平均値、標準偏差、歪度又は尖度のそれぞれの次数のモーメント等である。
ステップS04では、計算装置は、第1統計量及び第2統計量の線形和を計算する。具体的には、ステップS04では、計算装置は、例えば、下記(6)式のように線形和を計算する。
なお、上記(6)式における係数及び定数は、あらかじめ主観評価による実験で求められる値を回帰させると算出できる値等である。
ステップS05では、計算装置は、上記(6)式によって計算される線形和を計算結果として出力する。
図4は、本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置によるオブジェクトを示す画像データの入力例を示す図である。例えば、計算装置は、図示するような画面を表示して画像データを入力する。具体的には、計算装置は、第1オブジェクト及び第2オブジェクトをそれぞれ示す画像データを入力するため、第1ボタンBTN1及び第2ボタンBTN2等のGUIを表示する。
次に、第1ボタンBTN1が押されると、計算装置は、第1オブジェクトを示す画像(以下「評価画像」という。)の画像データを入力するGUIを表示する。例えば、第1ボタンBTN1が押されると、計算装置は、評価画像の画像データを選択するためのウィンドウ及び入力ボタン等を表示する。次に、表示されるウィンドウを用いて画像データを指定する操作が入力されると、計算装置は、評価画像表示領域IMG1に、指定される画像、即ち、第1オブジェクトを表示する。
同様に、第2ボタンBTN2が押されると、計算装置は、第2オブジェクトを示す画像(以下「目標画像」という。)の画像データを入力するGUIを表示する。例えば、評価画像と同様に、第2ボタンBTN2が押されると、計算装置は、目標画像の画像データを選択するためのウィンドウ及び入力ボタン等を表示する。次に、表示されるウィンドウを用いて画像データを指定する操作が入力されると、計算装置は、目標画像表示領域IMG2に、指定される画像、即ち、第2オブジェクトを表示する。
なお、画像データの入力は、図示する方法に限られない。例えば、評価画像及び目標画像の画像データは、1つのデータでもよい。また、第1オブジェクトを示す画像が目標画像等であってもよい。
評価画像及び目標画像、即ち、第1オブジェクト及び第2オブジェクトをそれぞれ示す画像データがそれぞれ入力されると(図3に示すステップS01)、計算装置は、図3に示すステップS02乃至ステップS04を行う。次に、計算装置は、計算結果を表示する(図3に示すステップS05)。
図5は、本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の処理結果例を示す図である。具体的には、図5は、図4に示すGUI等によって、画像データが入力され、図3に示すステップS05が行われた場合の例を示す。
なお、図5は、図4に示すGUI等によって、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2として、それぞれ人の顔を示す画像データが入力される例である。この例では、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2は、それぞれの光学特性等が異なるとする。
また、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2を示す画像は、例えば、写真等の撮像装置によって撮像される画像である。なお、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2を示す画像は、いわゆるポリゴン等のように、描画ツール等で作成された画像等でもよい。
図5では、計算結果は、評価値EVで出力される。なお、図5は、図3に示す処理による計算で「0.173」と計算される場合の例である。この例では、評価値EVは、「(1−0.173)×100=82.7」である。なお、図5では、評価値EVは、百分率の形式で示すとする。
評価値EVは、第1オブジェクト及び第2オブジェクトを図1に示す方法等で人に評価させた場合に、人によって差があると評価されるかを示す値である。具体的には、評価値EVの数値が高いと、第1オブジェクト及び第2オブジェクトは、差があると評価される可能性が高い。一方、評価値EVの数値が低いと、第1オブジェクト及び第2オブジェクトは、差があると評価される可能性が低い。即ち、図5では、評価値EVは、人によって差があると評価される確率を示す。
例えば、1つの画像の光学特性等を変更して生成される画像は、人の目には、元の画像からの変化がわかりにくい場合がある。これに対して、本発明に係る実施形態では、計算装置は、評価値EV等を計算する。評価値EV等が計算され、計算装置が評価値EV等を示すと、人によってどの程度差があると評価されるかが数値でわかるようになる。即ち、計算装置は、評価値EV等を計算することによって、画像の見え方等を人の感覚に近い尺度で、定量的に示すことができる。
なお、オブジェクトを示す画像は、人肌を示す画像であるのが望ましい。即ち、2つのオブジェクトによって評価されるのは、人肌であるのが望ましい。例えば、オブジェクトを人肌とする場合は、化粧の品質を評価する場合等である。
図6は、本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置による人肌のオブジェクトを示す画像データの入力例を示す図である。例えば、オブジェクトを示す画像が人肌を示す画像である場合には、図示するように、計算装置は、図4と同様なGUIを表示する。
図6では、第1オブジェクトを示す画像データが、第1ボタンBTN1を押して入力される。なお、第1オブジェクトを示す画像は、例えば、化粧後の人肌を示す画像である。一方、第2オブジェクトを示す画像データが、第2ボタンBTN2を押して入力される。なお、第2オブジェクトを示す画像は、例えば、モデルに対して理想的な化粧を行った後の人肌を示す画像である。
図7は、本発明の第1実施形態の一実施形態に係る計算装置によるオブジェクトが人肌である場合の全体処理の処理結果例を示す図である。具体的には、図7は、図6に示すGUI等によって、画像データが入力され、図3に示すステップS05が行われた場合の例を示す。
なお、図7は、図6に示すGUI等によって、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2として、それぞれ人の顔の一部である人肌を示す画像データが入力される例である。この例では、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2は、それぞれの光学特性等が異なるとする。
図7では、計算結果は、図5と同様に、評価値EVで出力される。なお、図7は、図3に示す処理による計算で「0.258」と計算される場合の例である。この例では、評価値EVは、「(1−0.258)×100=74.2」である。このように、オブジェクトを示す画像が人肌を示す画像であると、計算装置は、化粧の品質を評価することができる。即ち、図7のように、理想的な化粧が行われた状態に対して、どの程度同じような化粧が行えているかを評価値EV等によって、計算装置は、人の感覚に近い尺度で、定量的に示すことができる。
(実験結果例)
図8は、本発明の第1実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。図8は、オブジェクトを示す45個の画像を用いた実験結果を示す。この画像は、光学特性が異なる45個のオブジェクトを示す。この実験結果は、45個の画像から2つの画像、即ち、990対のオブジェクトを示す画像を選択して、入力した実験結果である。
具体的には、図8は、2つのオブジェクトを24人の被験者に表示し、2つのオブジェクトが異なるか否かを回答させた集計結果、即ち、主観評価結果を縦軸に示す。なお、図8では、「差がある」と多く回答されたオブジェクトの対は、「1」に近い方、即ち、図内では上の方にプロットされる。一方、図8では、「差がない」と多く回答されたオブジェクトの対は、「0」に近い方、即ち、図内では下の方にプロットされる。このようにすると、図8では、人の感覚で、異なるように見えるオブジェクトの対は、上の方にプロットされる。これに対して、図8では、人の感覚で、同一又は類似に見えるオブジェクトの対は、下の方にプロットされる。なお、図8では、直線は、回帰直線を示す。
一方、図8は、2つのオブジェクトを示す画像データを入力して、図3に示す処理によって計算された計算結果を横軸に示す。なお、計算では、上記(6)式における係数及び定数は、「A=0.11」、「B=0.66」及び「C=0.28」として計算した結果である。
図8の横軸では、計算結果に基づいて、「差がある」と回答される可能性が高いオブジェクトの対は、「1.4」に近い方、即ち、図内では右の方にプロットされる。一方、図8の横軸では、計算結果に基づいて、「差がない」と回答される可能性が低いオブジェクトの対は、「0」に近い方、即ち、図内では左の方にプロットされる。
実験結果では、主観評価結果と、計算結果との相関係数は、「0.8」以上となった。この実験結果が示すように、計算装置は、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが精度良く計算できる。
(第2実施形態)
第2実施形態では、例えば、第1実施形態と同様の図2に示すハードウェア構成となる計算装置が用いられる。したがって、ハードウェア構成に係る説明は、省略する。第2実施形態は、第1実施形態と比較すると、全体処理が異なる。
図9は、本発明の第2実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。第1実施形態と比較すると、図9に示す処理は、ステップS21が加わり、ステップS05がステップS22となる点が異なる。以下、第1実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、説明を省略する。
ステップS21では、計算装置は、線形和をロジスティック回帰する。具体的には、ステップS21では、計算装置は、例えば、下記(7)式のように線形和をロジスティック回帰する。
なお、上記(7)式における係数及び定数は、あらかじめ主観評価による実験で求められる値を回帰させると算出できる値等である。
ステップS22では、計算装置は、上記(7)式によって計算されるロジスティック回帰結果を計算結果として出力する。
また、図9に示す入力及び出力等は、例えば、第1実施形態と同様に、図4乃至図7に示すように行われる。
(実験結果例)
図10は、本発明の第2実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。図10は、図8と同様の条件で行った実験結果を示す。即ち、図10では、図8と同様に、主観評価が縦軸で示され、図9に示す処理による計算結果が横軸で示される。なお、計算では、上記(7)式における係数及び定数は、「D=7.14」及び「E=3.82」として計算した結果である。
実験結果では、主観評価結果と、計算結果との相関係数は、「0.88」以上となった。この実験結果が示すように、計算装置は、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが精度良く計算できる。
(第3実施形態)
第3実施形態では、例えば、第1実施形態と同様の図2に示すハードウェア構成となる計算装置が用いられる。したがって、ハードウェア構成に係る説明は、省略する。第3実施形態は、第1実施形態と比較すると、全体処理が異なる。
図11は、本発明の第3実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。第1実施形態と比較すると、図11に示す処理は、ステップS31以降の処理が異なる。以下、第1実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、説明を省略する。
ステップS31では、計算装置は、第1統計量、第3統計量及び第4統計量をそれぞれ計算する。具体的には、まず、ステップS31では、計算装置は、例えば、第1統計量を上記(4)式によって計算する。
また、ステップS31では、計算装置は、第1オブジェクトのL値が有する各成分値の標準偏差をそれぞれ計算する。同様に、計算装置は、第2オブジェクトのL値が有する各成分値の標準偏差をそれぞれ計算する。次に、計算装置は、計算される第1オブジェクトのL値及び第2オブジェクトのL値が有するL成分値のそれぞれの標準偏差に基づいて、第3統計量を計算する。例えば、第3統計量は、下記(8)式のように計算される統計量である。
さらに、ステップS31では、計算装置は、第1オブジェクトのL値が有する各成分値の歪度を計算する。同様に、計算装置は、第2オブジェクトのL値が有する各成分値の歪度を計算する。次に、計算装置は、計算される第1オブジェクトのL値及び第2オブジェクトのL値が有する各成分値のそれぞれの歪度に基づいて、第4統計量を計算する。例えば、第4統計量は、下記(9)式のように計算される統計量である。
ステップS32では、計算装置は、第1統計量、第3統計量及び第4統計量の線形和を計算する。具体的には、ステップS32では、計算装置は、例えば、下記(10)式のように線形和を計算する。
なお、上記(10)式における係数及び定数は、あらかじめ主観評価による実験で求められる値を回帰させると算出できる値等である。
ステップS33では、計算装置は、上記(10)式によって計算される線形和を計算結果として出力する。
また、図11に示す入力及び出力等は、例えば、第1実施形態と同様に、図4乃至図7に示すように行われる。
(実験結果例)
図12は、本発明の第3実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。図12は、図8と同様の条件で行った実験結果を示す。即ち、図12は、図8と同様に、主観評価が縦軸で示され、図11に示す処理による計算結果が横軸で示される。なお、計算では、上記(10)式における係数及び定数は、「F=0.11」、「G=0.024」、「H=0.33」及び「I=0.21」として計算した結果である。
実験結果では、主観評価結果と、計算結果との相関係数は、「0.85」以上となった。この実験結果が示すように、計算装置は、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが精度良く計算できる。
(第4実施形態)
第4実施形態では、例えば、第1実施形態と同様の図2に示すハードウェア構成となる計算装置が用いられる。したがって、ハードウェア構成に係る説明は、省略する。第4実施形態は、第1実施形態及び第3実施形態と比較すると、全体処理が異なる。
図13は、本発明の第4実施形態の一実施形態に係る計算装置による全体処理の一例を示すフローチャートである。第3実施形態と比較すると、図13に示す処理は、図11に示す処理に、ステップS41が加わる点が異なる。以下、第3実施形態と同様の構成には、同一の符号を付し、説明を省略する。
ステップS41では、計算装置は、線形和をロジスティック回帰する。具体的には、ステップS41では、計算装置は、例えば、下記(11)式のように線形和をロジスティック回帰する。
なお、上記(11)式における係数及び定数は、あらかじめ主観評価による実験で求められる値を回帰させると算出できる値等である。
ステップS33では、計算装置は、上記(11)式によって計算されるロジスティック回帰結果を計算結果として出力する。
また、図13に示す入力及び出力等は、例えば、第1実施形態と同様に、図4乃至図7に示すように行われる。
(実験結果例)
図14は、本発明の第4実施形態の一実施形態に係る実験結果例を示す図である。図14は、図8と同様の条件で行った実験結果を示す。即ち、図14は、図8と同様に、主観評価が縦軸で示され、図13に示す処理による計算結果が横軸で示される。なお、計算では、上記(11)式における係数及び定数は、「J=6.84」及び「K=3.62」として計算した結果である。
実験結果では、主観評価結果と、計算結果との相関係数は、「0.9」以上となった。この実験結果が示すように、計算装置は、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが精度良く計算できる。
(機能構成例)
図15は、本発明の一実施形態に係る計算装置の機能構成の一例を示す機能ブロック図である。具体的には、計算装置10は、入力部10F1と、変換部10F2と、統計量計算部10F3と、線形和計算部10F4とを備える。なお、計算装置10は、図示するように、ロジスティック回帰部10F5を更に備えてもよい。以下、計算装置10がロジスティック回帰部10F5を備える例で説明する。
入力部10F1は、画像データを入力する。画像データは、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2を示すデータである。なお、入力部10F1は、例えば、IF10H4(図2)等によって実現される。
変換部10F2は、画像データを変換して、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2のL値等の色彩情報をそれぞれ求める。なお、変換部10F2は、例えば、CPU10H1(図2)等によって実現される。
統計量計算部10F3は、色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第1統計量を計算する。さらに、統計量計算部10F3は、色彩情報が有する成分値のそれぞれの歪度に基づいて第2統計量をそれぞれ計算する。
または、統計量計算部10F3は、色彩情報が有する成分値のそれぞれの平均値に基づいて第1統計量を計算する。さらに、統計量計算部10F3は、色彩情報が有する成分値のそれぞれの標準偏差に基づいて第3統計量及び色彩情報が有する成分値のそれぞれの歪度に基づいて第4統計量をそれぞれ計算する。なお、統計量計算部10F3は、例えば、CPU10H1等によって実現される。
線形和計算部10F4は、統計量計算部10F3が第1統計量及び第2統計量をそれぞれ計算する場合には、第1統計量及び第2統計量の線形和を計算する。一方、線形和計算部10F4は、統計量計算部10F3が第1統計量、第3統計量及び第4統計量をそれぞれ計算する場合には、第1統計量、第3統計量及び第4統計量の線形和を計算する。なお、線形和計算部10F4は、例えば、CPU10H1等によって実現される。
ロジスティック回帰部10F5は、線形和をロジスティック回帰させる。なお、ロジスティック回帰部10F5は、例えば、CPU10H1等によって実現される。
計算装置10は、入力部10F1によって、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2を示す画像データを入力する。次に、計算装置10は、変換部10F2によって、上記(1)式乃至上記(3)式等を用いて画像データを変換して、第1オブジェクトOB1及び第2オブジェクトOB2のL値等の色彩情報をそれぞれ求める。
続いて、それぞれの色彩情報が求まると、統計量計算部10F3は、上記(4)式及び上記(5)式等に基づいて、第1統計量及び第2統計量をそれぞれ計算することができる。次に、線形和計算部10F4は、上記(6)式等に基づいて、第1統計量及び第2統計量の線形和を計算する。このようにすると、図5等に示すように、計算装置10は、評価値等を出力することができる。出力される評価値等から、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかがわかる。よって、計算装置10は、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる。
また、計算装置10は、ロジスティック回帰部10F5によって、線形和をロジスティック回帰させると、より精度良く2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる。
さらに、それぞれの色彩情報が求まると、統計量計算部10F3は、上記(4)式、上記(8)式及び上記(9)式等に基づいて、第1統計量、第3統計量及び第4統計量をそれぞれ計算することができる。次に、線形和計算部10F4は、上記(10)式等に基づいて、第1統計量、第3統計量及び第4統計量の線形和を計算する。このようにしても、図5等に示すように、計算装置10は、評価値等を出力することができる。よって、計算装置10は、2つの異なるオブジェクトが、人によって差があると評価されるかが計算できる。
(計算システム例)
なお、本発明の一実施形態に係る処理は、1以上の情報処理装置を有する計算システムによって行われてもよい。
図16は、本発明の一実施形態に係る計算システムの一例を示す図である。例えば、計算システム100は、計算装置10と、ネットワークを介して計算装置10と接続される情報処理装置11とを有する。
図示する計算システム100では、例えば、情報処理装置11は、図4等に示すGUI等を表示する。一方、計算システム100では、情報処理装置11に入力される操作に基づいて、計算装置10は、各種処理を行い、評価値等を計算する。次に、情報処理装置11は、図5等のように、計算装置10によって計算される評価値等を表示する。
なお、計算装置10又は情報処理装置11は、一方又は両方が複数の情報処理装置であってもよい。
(変形例)
本発明の一実施形態では、色彩情報は、L値に限られない。例えば、色彩情報は、L値(CIE)等の他の色空間でもよい。なお、色彩情報の種類に応じて、上記(6)式等に示す係数及び定数は、回帰等によってそれぞれ求める必要がある。
また、本発明の一実施形態では、計算装置は、ロジスティック回帰させた箇所をlogで回帰させてもよい。
なお、本発明の一実施形態に係る処理の全部又は一部は、C言語並びにJava(登録商標)等の低水準言語、高水準言語又はこれらの組み合わせで記述されたコンピュータに各種処理を実行させるためのプログラムによって実現されてもよい。即ち、プログラムは、計算装置等の情報処理装置又は計算システム等の情報処理システムのコンピュータに各処理を実行させるためのコンピュータプログラムである。
また、プログラムは、ROM又はEEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)等のコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶して頒布することができる。さらに、記録媒体は、EPROM(Erasable Programmable ROM)、フラッシュメモリ、ブルーレイディスク等の光学メディア、SD(登録商標)カード又はMO等でもよい。さらにまた、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。
さらに、情報処理システムは、ネットワーク等によって相互に接続される2以上の情報処理装置を有し、各種処理の全部又は一部を複数の情報処理装置が分散、並列、又は冗長してそれぞれ処理を行ってもよい。
以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。
OB1 第1オブジェクト
OB2 第2オブジェクト
10 計算装置
100 計算システム
特開2001−74556号公報

Claims (10)

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