JP6754282B2 - 感性評価システム - Google Patents
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Description
所定の感性について評価の対象となる画像を取得する画像取得手段と、
人間脳内の階層的な視覚情報処理を模擬して構成され、前記画像取得手段で取得された画像について該階層毎に特徴データを算出する画像特徴算出手段と、
前記画像特徴算出手段で算出された特徴データについて、自己相関および相互相関を算出する視覚統計量算出手段と、
前記各階層の特徴データの自己相関および相互相関をパラメータとしてあらかじめ設定され、前記所定の感性についての評価モデルを記憶した評価モデル記憶手段と、
前記視覚統計量算出手段で算出された自己相関と相互相関とを前記評価モデルに照合して、前記評価対象となる画像についての感性を評価する感性評価部と、
を備えているようにしてある。上記解決手法によれば、人間の視覚上の感性を定量化して評価することができる。特に、人間の視覚上の情報処理を模擬化したデータを用いた評価手法なので、実際に人間が感じる感性と適切に合致した評価を行うことができる。
前記画像特徴算出手段は、第1階層での処理となる周波数処理による複数の第1特徴データと、第2階層での処理となる方位選択処理による複数の第2特徴データと、第3階層での処理となる方位信号強度処理による複数の第3特徴データとを算出する、ようにしてある(請求項2対応)。この場合、人間の網膜から外側膝状体を経て大脳皮質で行われる視覚上の情報処理を適切に再現した評価を得ることができる。
前記複数の評価モデルの中から、評価される前記所定の感性に応じて1つの評価モデルを選択するモデル選択手段をさらに有し、
前記感性評価手段は、前記視覚統計量算出手段で算出された自己相関と相互相関とを
前記モデル選択手段で選択された評価モデルに対して照合する、
ようにしてある(請求項4対応)。この場合、視覚上の種々の感性に対応した評価を行うことができる。
なお、個人情報入力部21は、個人情報(例えば性別や年齢層)に応じて評価値を補正するためであり、無くてもよいものである。また、記録部31は、新たに感性評価したときにこれを評価モデルを学習補正するためであり、学習補正を行わない場合は無くてもよいものである。
12:画像特徴算出部
13:視覚統計量計算部
25:主観評価入力部
28:シーン情報入力部(評価対象画像の入力部)
41:評価モデル設定部
42:感性評価部
Claims (8)
- 所定の感性について評価の対象となる画像を取得する画像取得手段と、
人間脳内の階層的な視覚情報処理を模擬して構成され、前記画像取得手段で取得された画像について該階層毎に特徴データを算出する画像特徴算出手段と、
前記画像特徴算出手段で算出された特徴データについて、自己相関および相互相関を算出する視覚統計量算出手段と、
前記各階層の特徴データの自己相関および相互相関をパラメータとしてあらかじめ設定され、前記所定の感性についての評価モデルを記憶した評価モデル記憶手段と、
前記視覚統計量算出手段で算出された自己相関と相互相関とを前記評価モデルに照合して、前記評価対象となる画像についての感性を評価する感性評価部と、
を備えていることを特徴とする感性評価システム。 - 請求項1において、
前記画像特徴算出手段は、第1階層での処理となる周波数処理による複数の第1特徴データと、第2階層での処理となる方位選択処理による複数の第2特徴データと、第3階層での処理となる方位信号強度処理による複数の第3特徴データとを算出する、ことを特徴とする感性評価システム。 - 請求項1または請求項2において、
前記視覚統計量算出手段で算出された自己相関、相互相関とに基づいて、前記評価モデルを学習補正する学習手段をさらに備えている、感性評価システム。 - 請求項1ないし請求項請求項3のいずれか1項において、
評価される感性の種類が複数設定されて、該複数の感性に対応して前記評価モデルが複数設定され、
前記複数の評価モデルの中から、評価される前記所定の感性に応じて1つの評価モデルを選択するモデル選択手段をさらに有し、
前記感性評価手段は、前記視覚統計量算出手段で算出された自己相関と相互相関とを
前記モデル選択手段で選択された評価モデルに対して照合する、
ことを特徴とする感性評価システム。 - 請求項1ないし請求項4のいずれか1項において、
前記評価モデルが、多数の画像について取得された前記自己相関および前記相互相関について主成分分析を行った後、前記所定の感性の評価用のパラメータを選択することにより決定されている、ことを特徴とする感性評価システム。 - 請求項2において、
前記所定の感性についての評価が、質感の評価とされている、ことを特徴とする感性評価システム。 - 請求項7において、
前記評価モデルが、前記第3特徴データの自己相関と前記第2特徴データの相互相関とをパラメータとして設定されている、ことを特徴とする感性評価システム。
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