JP7165910B2 - 印象評価システム、及び、印象評価方法 - Google Patents

Description

本発明は、印象評価システム、及び、印象評価方法に関する。

人の状態を推定する技術が提案されている。特許文献１には、ユーザが受けている刺激に基づいてユーザの情動を推定する刺激誘発装置が開示されている。

特開２０１４－０３０６５７号公報

本発明は、被験者の対象物への印象を評価することができる印象評価システム及び印象評価方法を提供する。

本発明の一態様に係る印象評価システムは、被験者の生体信号を計測する生体信号計測部と、前記被験者が対象物を視認中に、前記被験者の前記対象物への印象を評価するための情報を前記被験者の視野に提示する情報提示部と、前記情報が提示されたタイミング以降に計測された前記生体信号から特徴量を抽出する抽出部と、抽出された前記特徴量に基づいて、前記被験者の前記対象物への印象を評価する評価部とを備える。

本発明の一態様に係る印象評価方法は、被験者の生体信号を計測し、前記被験者が対象物を視認中に、前記被験者の前記対象物への印象を評価するための情報を前記被験者の視野に提示し、前記情報が提示されたタイミング以降に計測された前記生体信号から特徴量を抽出し、抽出された前記特徴量に基づいて、前記被験者の前記対象物への印象を評価する。

本発明の一態様に係るプログラムは、前記印象評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、被験者の対象物への印象を評価することができる印象評価システム及び印象評価方法が実現される。

図１は、実施の形態に係る印象評価システムの概要を示す図である。 図２は、実施の形態に係る印象評価システムの機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る印象評価システムの動作例１のフローチャートである。 図４は、事象関連電位のＮ４００成分を説明するための図である。 図５は、印象の程度を示すスコアを算出するためのテーブル情報の一例を示す図である。 図６は、実施の形態に係る印象評価システムの動作例２のフローチャートである。 図７は、実施の形態に係る印象評価システムの動作例３のフローチャートである。 図８は、被験者の視線の位置、及び、所定範囲の一例を示す図である。 図９は、実施の形態に係る印象評価システムの動作例４のフローチャートである。 図１０は、対象物の特定方法を説明するための図である。 図１１は、変形例１に係る印象評価システムの外観図である。 図１２は、変形例２に係る印象評価システムの外観図である。 図１３は、変形例２に係る印象評価システムの機能構成を示すブロック図である。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。

（実施の形態）
［印象評価システムの概要］
まず、実施の形態に係る印象評価システムの構成について説明する。図１は、実施の形態に係る印象評価システムの概要を示す図である。図２は、実施の形態に係る印象評価システムの機能構成を示すブロック図である。

実施の形態に係る印象評価システム１０は、提示部２０と、脳波計測部３０と、情報処理装置４０と、視線計測部５０とを備え、提示部２０によって提示される画像を見た被験者７０の当該画像に映った対象物に対する印象を評価するシステムである。提示部２０は、例えば、部屋のインテリアなどが対象物として映る画像を提示する。

印象評価システム１０では、被験者７０が画像を視認しているときに画像に評価語が重畳される。図１の例では、「高級感」の文字が重畳される。評価語は、文字情報の一例であり、一般的な印象を表すような単語またはフレーズであればよい。例えば、評価語は、「美しい」、「やさしい」、「落ち着く」などの単語であってもよい。

印象評価システム１０は、このような評価語が提示されたタイミング以降の被験者７０の生体信号を計測する。生体信号は、例えば、脳波計測部３０によって計測される被験者７０の脳波、または、視線計測部５０によって計測される被験者７０の瞳孔径の時間変化を示す信号である。

そして、印象評価システム１０は、計測した生体信号に基づいて、被験者７０が画像に映った対象物に対して評価語が示す印象を持っているか否かを評価する。図１の例では、印象評価システム１０は、インテリアの画像に「高級感」の評価語を重畳して生体信号を計測することで、被験者７０がインテリアに対して高級感を感じているか否かを評価する。なお、印象評価システム１０は、互いに異なる複数の評価語を順次提示し、被験者７０が対象物に対して感じた印象が、どの評価語が示す印象に最も近いかを評価することもできる。

印象評価システム１０によって行われた評価結果は、例えば、データとして蓄積され、適宜参照されることにより、一般ユーザの嗜好把握、商品の改善点の抽出などに用いられる。

［印象評価システムの構成］
以下、このような印象評価システム１０が備える構成要素について引き続き図１及び図２を参照しながら説明する。

提示部２０は、評価の対象物が映る画像を提示する。評価の対象物は、例えば、物品であるが、人または動物など生命体であってもよく、特に限定されない。提示部２０は、例えば、画像を表示するディスプレイ装置であり、液晶パネルまたは有機ＥＬパネルなどの表示パネルによって実現される。提示部２０は、プロジェクタなどの投影型のディスプレイ装置であってもよい。

脳波計測部３０は、生体信号計測部の一例であり、生体信号として、被験者７０の脳波を計測する。脳波計測部３０は、例えば、被験者７０の頭部に装着されるヘッドセット型の脳波計である。

情報処理装置４０は、パーソナルコンピュータまたはサーバ装置などの情報処理装置である。情報処理装置４０は、情報処理部４１と、記憶部４２とを備える。

情報処理部４１は、提示部２０による画像及び評価語の提示を制御する。また、情報処理部４１は、生体信号を入力として、被験者７０の対象物に対する印象を評価する。情報処理部４１は、具体的には、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部４１は、具体的には、提示制御部４３と、抽出部４４と、評価部４５とを備える。

記憶部４２は、情報処理部４１が情報処理を実行するためのプログラム、当該情報処理に必要な各種情報、及び、被験者７０への提示の対象となる画像などが記憶される記憶装置である。記憶部４２は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。

視線計測部５０は、いわゆるアイトラッカーであり、被験者７０の視線情報を計測する。視線情報は、例えば、提示中の画像のうち被験者７０が注視している位置（つまり、注視点）を示す情報である。また、視線計測部５０は、生体信号計測部の別の一例であり、生体信号として、被験者７０の瞳孔径の時間変化（より詳細には、時間変化を示す信号）を計測する。なお、瞳孔径が視線計測部５０によって計測されることは必須ではなく、印象評価システム１０は、瞳孔径を計測する専用の装置（つまり、瞳孔径計測部）を備えてもよい。

［動作例１］
次に、印象評価システム１０の動作例１について説明する。図３は、印象評価システム１０の動作例１のフローチャートである。なお、図３のフローチャートに示される処理の順序は一例である。処理の順序は変更されてもよいし、複数の処理（例えば、脳波の計測処理と、画像及び評価語の提示処理）が並行して行われてもよい。

まず、脳波計測部３０は、被験者７０の脳波を計測する（Ｓ１１）。一方、提示部２０は、対象物が映る画像を提示する（Ｓ１２）。具体的には、情報処理装置４０の提示制御部４３は、記憶部４２に記憶された画像を読み出し、当該画像を提示部２０に提示させる。記憶部４２に記憶された画像は、例えば、実写画像であるが、シミュレーションなどによって作成された、ＣＧ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ）であってもよい。

次に、提示部２０は、提示中の画像に評価語を重畳する（Ｓ１３）。具体的には、情報処理装置４０の提示制御部４３は、提示部２０に評価語を提示させる。評価語は、被験者７０の対象物への印象を評価するための情報の一例である。評価語を画像内のどの位置に重畳するかについては特に限定されない。提示部２０は、被験者７０が対象物を視認中に、評価語を被験者７０の視野（つまり、画像内）に提示すればよい。

次に、情報処理装置４０の抽出部４４は、評価語が提示されたタイミング以降に計測された脳波を脳波計測部３０から有線通信または無線通信によって取得し、取得した脳波から特徴量を抽出する（Ｓ１４）。抽出部４４は、具体的には、計測された脳波から事象関連電位（ＥＲＰ：Ｅｖｅｎｔ－Ｒｅｌａｔｅｄ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）のＮ４００成分を取得する。ここで、Ｎ４００成分とは、評価語が提示されたタイミングから約４００ｍｓ後に発生する陰性の電圧変位である。約４００ｍｓとは、例えば、３５０ｍ以上４５０ｍｓ以下の所定の秒数を意味する。図４は、事象関連電位のＮ４００成分を説明するための図（脳波の波形の一例を示す図）である。

事象関連電位のＮ４００成分を取得するための具体的な信号処理は、以下のようになる。抽出部４４は、計測された脳波に対してバンドパスフィルタを適用し、脳波から高周波ノイズとドリフト成分とを除去する。

次に、抽出部４４は、提示部２０によって評価語が提示されたタイミングを起点（０ｍｓ）として、－１００ｍｓ～１０００ｍｓの区間の脳波を抽出し、抽出した脳波に対して、抽出した脳波の－１００ｍｓ～０ｍｓの区間における平均振幅を用いたベースライン補正を行なう。続いて、抽出部４４は、信号処理済みの複数回分の脳波を加算平均処理することにより背景脳波を除去する。このとき、眼球運動に伴う眼電位ノイズが重畳している脳波は、加算平均処理の対象から除外する。

次に、抽出部４４は、加算平均処理された脳波から評価語が提示されたタイミングから約４００ｍｓ後の陰性の電圧変位を抽出する。これにより、抽出部４４は、特徴量として、計測された脳波の事象関連電位のＮ４００成分を抽出することができる。

このようなステップＳ１４の処理の後、評価部４５は、ステップＳ１４において抽出された事象関連電位のＮ４００成分に基づいて被験者７０の対象物に対する印象を評価する（Ｓ１５）。

一般に、脳波のＮ４００成分の振幅は被験者７０が違和感を覚えた場合に大きくなることが知られている。そこで、評価部４５は、例えば、Ｎ４００成分の振幅Ａ（図４に図示）と閾値Ｔとを比較し、振幅Ａが閾値Ｔ以上である場合には、被験者７０の対象物への印象が、評価語によって示される印象と離れている（言い換えれば、被験者７０が評価語によって示される印象を持っていない）と評価する。評価部４５は、振幅Ａが閾値Ｔ未満である場合には、被験者７０の対象物への印象が、評価語によって示される印象に近い（言い換えれば、被験者７０が評価語によって示される印象を持っている）と評価する。つまり、評価部４５は、Ｎ４００成分の振幅が小さいほど、被験者７０の対象物への印象が評価語によって示される印象に近いと評価する。

なお、評価部４５が閾値を用いた２段階の評価を行うことは必須ではない。評価部４５は、例えば、どの程度評価語のような印象を感じているかをスコアで示してもよい。図５は、印象の程度を示すスコアを算出するためのテーブル情報の一例を示す図である。このようなテーブル情報は、多数の被験者７０を対象として、Ｎ４００成分の振幅の実測値と、印象を示すスコアのアンケート結果とを取得することで作成可能である。

評価部４５は、ステップＳ１４において抽出された事象関連電位のＮ４００成分の振幅と記憶部４２に記憶されたテーブル情報とを比較することにより、スコアを算出することができる。なお、テーブル情報に代えて、同様の機能を有する関数が用いられてもよい。

また、その他の評価方法として、提示部２０によって複数の評価語が順次提示され、複数の評価語のうち、最も振幅の小さいＮ４００成分が得られた評価語が示す印象を被験者７０の対象物に対する印象として決定する評価方法も考えられる。

なお、評価部４５の評価結果は、例えば、記憶部４２にデータとして蓄積され、印象評価システム１０の利用者などによって適宜参照される。評価結果は、提示部２０によって提示されてもよい。

以上説明したように、動作例１では、生体信号として被験者７０の脳波が用いられる。抽出部４４は、特徴量として、脳波の事象関連電位のＮ４００成分を抽出し、評価部４５は、抽出されたＮ４００成分に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価する。

このような印象評価システム１０は、被験者７０の脳波に基づいて、被験者の対象物への印象を評価することができる。

［動作例２］
印象評価システム１０は、生体信号として被験者７０の瞳孔径の時間変化を用いてもよい。以下、このような印象評価システム１０の動作例２について説明する。図６は、印象評価システム１０の動作例２のフローチャートである。なお、図６のフローチャートに示される処理の順序は一例である。処理の順序は変更されてもよいし、複数の処理（例えば、瞳孔径の計測処理と、画像及び評価語の提示処理）が並行して行われてもよい。

まず、視線計測部５０は、被験者７０の瞳孔径の時間変化を計測する（Ｓ２１）。一方、提示部２０は、対象物が映る画像を提示し（Ｓ２２）、提示中の画像に評価語を重畳する（Ｓ２３）。

次に、情報処理装置４０の抽出部４４は、評価語が提示されたタイミング以降に計測された瞳孔径の時間変化を示す信号を視線計測部５０から取得し、取得した瞳孔径の時間変化から特徴量を抽出する（Ｓ２４）。抽出部４４は、具体的には、提示部２０によって評価語が提示されたタイミングから所定時間の経過後に発生するピークの振幅（以下、単にピーク振幅と記載される）を特徴量として抽出する。所定時間については経験的または実験的に適宜定められる。

そして、評価部４５は、抽出されたピーク振幅に基づいて被験者７０の対象物に対する印象を評価する（Ｓ２５）。

評価部４５は、例えば、ピーク振幅と閾値とを比較し、ピーク振幅が閾値以上である場合には、被験者７０の対象物への印象が、評価語によって示される印象と離れている（言い換えれば、被験者７０が評価語によって示される印象を持っていない）と評価する。評価部４５は、ピーク振幅が閾値未満である場合には、被験者７０の対象物への印象が、評価語によって示される印象に近い（言い換えれば、被験者７０が評価語によって示される印象を持っている）と評価する。つまり、評価部４５は、ピーク振幅が小さいほど、被験者７０の対象物への印象が評価語によって示される印象に近いと評価する。

なお、動作例１と同様に、動作例２においても、評価部４５は、被験者７０がどの程度評価語のような印象を感じているかをスコアで示してもよい。また、その他の評価方法として、提示部２０によって複数の評価語が順次提示され、複数の評価語のうち、最もピーク振幅が小さかった評価語が示す印象を被験者７０の対象物に対する印象として決定する評価方法も考えられる。

以上説明したように、動作例２では、生体信号として被験者７０の瞳孔径の時間変化が用いられる。抽出部４４は、特徴量として、計測された瞳孔径の時間変化のピーク振幅を抽出し、評価部４５は、抽出されたピーク振幅に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価する。

このような印象評価システム１０は、被験者７０の瞳孔径の時間変化に基づいて、被験者の対象物への印象を評価することができる。

［動作例３］
ところで、提示部２０によって提示される画像の一部が評価対象とされるような場合が考えられる。例えば、図１に示される画像内のインテリアのうちテーブルなどの一部の物品への印象を評価したいような場合である。このような場合、印象評価の精度を高めるためには、被験者７０がテーブルを視認しているときに評価語が提示される必要がある。そこで、以下では、評価語の提示タイミングを考慮した印象評価システム１０の動作例３について説明する。図７は、印象評価システム１０の動作例３のフローチャートである。なお、以下の動作例３では動作例１との相違点を中心に説明が行われ、既出事項の説明は適宜省略される。

まず、脳波計測部３０は、被験者７０の脳波を計測する（Ｓ１１）。一方、提示部２０は、対象物が映る画像を提示し（Ｓ１２）、視線計測部５０は、被験者７０の視線情報を計測する（Ｓ１６）。

次に、提示制御部４３は、視線計測部５０から視線情報を取得し、取得した視線情報に基づいて被験者７０の視線が提示中の画像の所定範囲内（例えば、テーブルが映っている部分及びその近傍）に位置するか否かを判定する（Ｓ１７）。図８は、被験者７０の視線の位置Ｐ１、及び、所定範囲Ｐ２の一例を示す図である。なお、画像のどの位置にテーブルが映っているか（所定範囲Ｐ２が画像内のどこになるか）はあらかじめ特定される。

被験者７０の視線の位置Ｐ１が提示中の画像の所定範囲Ｐ２内に位置しないと判定された場合には（Ｓ１７でＮｏ）、ステップＳ１７の判定が継続される。被験者７０の視線の位置Ｐ１が提示中の画像の所定範囲Ｐ２内に位置すると判定された場合には、提示制御部４３は、提示部２０に、評価語を重畳させる（Ｓ１３）。

その後、抽出部４４は、評価語が提示されたタイミング以降に計測された脳波から事象関連電位のＮ４００成分を抽出し（Ｓ１４）、評価部４５は、抽出された事象関連電位のＮ４００成分に基づいて被験者７０の対象物に対する印象を評価する（Ｓ１５）。

以上説明したように、動作例３では、提示部２０は、計測された被験者７０の視線情報に基づいて、評価語の提示タイミングを決定する。これにより、印象評価システム１０は、被験者７０が対象物を視認しているときに評価語を提示することができるため、印象評価の精度が高められる。

なお、動作例３では、視線情報は評価語の提示タイミングの決定に用いられたが、視線情報は、評価語を画像内のどの位置に重畳するかの決定に用いられてもよい。つまり、提示部２０は、計測された被験者７０の視線情報に基づいて、評価語の提示位置を決定してもよい。評価語が被験者７０の視線の近くに提示（重畳）されれば、被験者７０によって評価語が無視されてしまうことが抑制される。したがって、印象評価の精度が高められる。

［動作例４］
視線情報は、対象物の特定に用いられてもよい。図９は、印象評価システム１０の動作例４のフローチャートである。なお、以下の動作例４では動作例１との相違点を中心に説明が行われ、既出事項の説明は適宜省略される。

まず、脳波計測部３０は、被験者７０の脳波を計測する（Ｓ１１）。一方、提示部２０は、対象物が映る画像を提示し（Ｓ１２）、視線計測部５０は、被験者７０の視線情報を計測する（Ｓ１６）。提示部２０は、提示中の画像に評価語を重畳する（Ｓ１３）。

次に、評価部４５は、ステップＳ１２において提示される画像とステップＳ１６において計測された被験者７０の視線情報とに基づいて対象物を特定する（Ｓ１８）。図１０は、対象物の特定方法を説明するための図である。

例えば、評価部４５は、提示部２０によって評価語が提示されたタイミングにおける被験者７０の視線の位置Ｐ１が所定範囲Ｐ２内に位置する場合、テーブルを対象物として特定することができる。また、評価部４５は、提示部２０によって評価語が提示されたタイミングにおける被験者７０の視線の位置Ｐ１が所定範囲Ｐ３内に位置する場合、ドアを対象物として特定することができる。

その後、抽出部４４は、評価語が提示されたタイミング以降に計測された脳波から事象関連電位のＮ４００成分を抽出する（Ｓ１４）、評価部４５は、抽出された事象関連電位のＮ４００成分に基づいて被験者７０の、ステップＳ１８において特定された対象物に対する印象を評価する（Ｓ１５）。評価部４５の評価結果は、例えば、記憶部４２にデータとして記憶されるが、このデータには特定された対象物を示す情報が対応付けられる。

以上説明したように、動作例４では、評価部４５は、提示部２０によって提示される画像と、視線計測部５０によって計測された被験者７０の視線情報とに基づいて対象物を特定する。これにより、印象評価システム１０は、画像に含まれる複数の対象物を区別して、当該対象物に対する被験者７０の印象を評価することができる。

［変形例１］
印象評価システム１０は、ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）型のヘッドマウントディスプレイとして実現されてもよい。図１１は、このような変形例１に係る印象評価システムの外観図である。図１１では詳細が図示されていないが、印象評価システム１０ａは、提示部２０、脳波計測部３０、情報処理装置４０、及び、視線計測部５０と実質的に同一の構成要素を備えている。印象評価システム１０ａの動作は、印象評価システム１０と同様である。

［変形例２］
印象評価システム１０は、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）型のヘッドマウントディスプレイ（言い換えれば、透過型のヘッドマウントディスプレイ）として実現されてもよい。図１２は、このような変形例２に係る印象評価システムの外観図である。図１３は、変形例２に係る印象評価システムの機能構成を示すブロック図である。

図１２に示されるように、変形例２に係る印象評価システム１０ｂは、メガネ型のヘッドマウントディスプレイであり、レンズは透明である。つまり、被験者７０は、レンズを通じて前方の景色を視認することができる。

印象評価システム１０ｂでは、対象物は、被験者７０の周囲に実在する物体であり、対象物が映った画像の提示は行われない。例えば、インテリアのショールームなどにおいて被験者７０に印象評価システム１０ｂが装着されることで、印象評価システム１０ｂは、被験者７０の実在のインテリアに対する印象を評価することができる。

図１３に示されるように、印象評価システム１０ｂは、提示部２０ｂと、脳波計測部３０と、情報処理装置４０と、視線計測部５０と、撮像部６０ｂとを備える。以下、印象評価システム１０と実質的に相違する構成要素である提示部２０ｂ及び撮像部６０ｂについて説明する。

提示部２０ｂは、被験者７０が対象物を視認中に、評価語を被験者７０の視野に提示する。評価語は、被験者７０が視認している景色に重畳される。提示部２０ｂは、例えば、プリズムなどの光学素子によって実現される投影装置であるが、レンズに重ね合わされた透明有機ＥＬディスプレイによって実現されてもよい。なお、提示部２０ｂは、対象物が映る画像の提示は行わない。つまり、提示部２０ｂは、評価語を提示する情報提示部として機能するが、対象物が映る画像を提示する画像提示部としては機能しない。

撮像部６０ｂは、被験者７０の視野に対応する画像を撮像する。撮像部６０ｂによって撮像された画像は、被験者７０が現在何を視認しているかを情報処理装置４０が認識するために用いられる。撮像部６０ｂは、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどによって実現される。

印象評価システム１０ｂの動作は、対象物が映る画像の提示が行われない点を除けば、印象評価システム１０と同様である。

なお、印象評価システム１０ｂが視線情報を用いて対象物を特定する動作を行う場合（つまり、動作例４に相当する動作を行う場合）、評価部４５は、撮像部６０ｂによって撮像された画像と、視線計測部５０によって計測された被験者７０の視線情報とに基づいて対象物を特定する。この場合、評価部４５は、撮像部６０ｂによって撮像された画像の視線の位置付近の領域に対して既存の画像認識処理などを行うことで対象物を具体的に特定することができる。

［変形例３］
上記実施の形態では、被験者７０の対象物への印象を評価するための情報として評価語が例示されたが、被験者７０の対象物への印象を評価するための情報は評価語（言い換えれば、対象物への印象を示す文字情報）に限定されない。被験者７０の対象物への印象を評価するための情報は、被験者７０に視覚刺激を与える情報であって対象物以外の情報であればよく、文字情報以外の情報であってもよい。

例えば、インテリアの画像が提示されているときに、画像内の壁の部分に模様が重畳されてもよい。つまり、被験者７０の対象物への印象を評価するための情報は、模様（言い換えれば、図柄）であってもよい。この場合、印象評価システム１０は、重畳した壁の模様がインテリアにマッチしているか否かを評価することができる。

［効果等］
以上説明したように、印象評価システム１０は、被験者７０の生体信号を計測する生体信号計測部と、被験者７０が対象物を視認中に、被験者７０の対象物への印象を評価するための情報を被験者の視野に提示する提示部２０と、当該情報が提示されたタイミング以降に計測された生体信号から特徴量を抽出する抽出部４４と、抽出された特徴量に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価する評価部４５とを備える。提示部２０は、情報提示部の一例である。

このような印象評価システム１０は、情報を提示した後の被験者７０の生体信号に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価することができる。

また、例えば、生体信号計測部（この場合の生体信号計測部は脳波計測部３０）は、生体信号として被験者７０の脳波を計測し、抽出部４４は、特徴量として、計測された脳波の事象関連電位のＮ４００成分を抽出する。評価部４５は、抽出されたＮ４００成分に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価する。

このような印象評価システム１０は、情報を提示した後の被験者７０の脳波に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価することができる。

また、例えば、評価部４５は、Ｎ４００成分の振幅が小さいほど、被験者７０の対象物への印象が上記情報によって示される印象に近いと評価する。

このような印象評価システム１０は、情報を提示した後の被験者７０の脳波のＮ４００成分に基づいて、被験者７０の対象物への印象を精度よく評価することができる。

また、例えば、生体信号計測部（この場合の生体信号計測部は視線計測部５０）は、生体信号として被験者７０の瞳孔径の時間変化を計測し、抽出部４４は、特徴量として、計測された瞳孔径の時間変化のピーク振幅を抽出する。評価部４５は、抽出されたピーク振幅に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価する。

このような印象評価システム１０は、情報を提示した後の被験者７０の瞳孔径の時間変化に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価することができる。

また、例えば、評価部４５は、ピーク振幅が小さいほど、被験者７０の対象物への印象が上記情報によって示される印象に近いと評価する。

このような印象評価システム１０は、情報を提示した後の被験者７０の瞳孔径の時間変化のピーク振幅に基づいて、被験者７０の対象物への印象を精度よく評価することができる。

また、例えば、さらに、被験者７０の視線情報を計測する視線計測部５０を備え、評価部４５は、計測された被験者７０の視線情報に基づいて、対象物を特定する。

このような印象評価システム１０は、被験者７０が視認中の物体を対象物として特定することができる。

また、例えば、対象物は、被験者７０の周囲に実在する物体であり、印象評価システム１０ｂは、さらに、被験者７０の視野に対応する画像を撮像する撮像部６０ｂを備える。評価部４５は、撮像された画像と計測された被験者７０の視線情報とに基づいて対象物を特定する。

このような印象評価システム１０ｂは、被験者７０が視認中の実在の物体を対象物として特定することができる。

また、例えば、印象評価システム１０は、被験者７０に画像を提示する提示部２０を備える。提示部２０は、画像提示部の一例である。対象物は、画像に映った物体であり、評価部４５は、提示される画像と計測された被験者７０の視線情報とに基づいて対象物を特定する。

このような印象評価システム１０は、被験者７０が視認中の画像に映った物体を対象物として特定することができる。

また、例えば、印象評価システム１０は、被験者７０の視線情報を計測する視線計測部５０を備える。提示部２０は、計測された被験者７０の視線情報に基づいて、上記情報の提示位置を決定する。

このような印象評価システム１０は、情報を被験者７０の視線の近くに提示することができる。情報が被験者７０の視線の近くに提示されれば、被験者７０によって情報が無視されてしまうことが抑制される。したがって、印象評価の精度が高められる。

また、例えば、印象評価システム１０は、被験者７０の視線情報を計測する視線計測部５０を備える。提示部２０は、計測された被験者７０の視線情報に基づいて、上記情報の提示タイミングを決定する。

このような印象評価システム１０は、被験者７０が対象物を注視しているときに情報を提示することができる。被験者７０が対象物を注視しているときに情報が提示されれば、印象評価の精度が高められる。

また、例えば、提示部２０は、互いに異なる複数の上記情報を提示する。

このような印象評価システム１０は、互いに異なる複数の情報を順次提示し、被験者７０が対象物に対して感じた印象が、どの情報に最も近いかを評価することができる。

また、例えば、上記情報は、文字情報である。

このような印象評価システム１０は、文字情報を提示した後の被験者７０の生体信号に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価することができる。

また、印象評価システム１０などのコンピュータによって実行される印象評価方法は、被験者７０の生体信号を計測し、被験者７０が対象物を視認中に、被験者７０の対象物への印象を評価するための情報を被験者７０の視野に提示し、当該情報が提示されたタイミング以降に計測された生体信号から特徴量を抽出し、抽出された特徴量に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価する。

このような印象評価方法は、情報を提示した後の被験者７０の生体信号に基づいて、被験者７０の対象物への印象を評価することができる。

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態の動作例１～動作例４は任意に組み合わされてよい。例えば、動作例１及び動作例２が組み合わされ、印象を評価するために脳波及び瞳孔径が併用されてもよい。

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。

また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

例えば、本発明は、上記実施の形態の情報処理装置に相当する印象評価システムとして実現されてもよいし、印象評価方法として実現されてもよいし、印象評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

また、上記実施の形態では、印象評価システムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。印象評価システムが複数の装置によって実現される場合、上記実施の形態で説明された印象評価システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。

また、印象評価システムは、クライアントサーバシステムとして実現されてもよい。例えば、情報処理装置がサーバ装置として実現され、提示部、及び、生体信号計測部などがクライアント装置として実現されてもよい。

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

１０、１０ａ、１０ｂ 印象評価システム
２０、２０ｂ 提示部（情報提示部、画像提示部）
３０ 脳波計測部（生体信号計測部）
４４ 抽出部
４５ 評価部
５０ 視線計測部
６０ｂ 撮像部
７０ 被験者

Claims (14)

1. 被験者の生体信号を計測する生体信号計測部と、
   前記被験者が対象物を視認中に、前記被験者の前記対象物への印象を評価するための情報を前記被験者の視野に提示する情報提示部と、
   前記情報が提示されたタイミング以降に計測された前記生体信号から特徴量を抽出する抽出部と、
   抽出された前記特徴量に基づいて、前記被験者の前記対象物への印象を評価する評価部とを備える
   印象評価システム。
2. 前記生体信号計測部は、前記生体信号として前記被験者の脳波を計測し、
   前記抽出部は、前記特徴量として、計測された前記脳波の事象関連電位のＮ４００成分を抽出し、
   前記評価部は、抽出された前記Ｎ４００成分に基づいて、前記被験者の前記対象物への印象を評価する
   請求項１に記載の印象評価システム。
3. 前記評価部は、前記Ｎ４００成分の振幅が小さいほど、前記被験者の前記対象物への印象が前記情報によって示される印象に近いと評価する
   請求項２に記載の印象評価システム。
4. 前記生体信号計測部は、前記生体信号として前記被験者の瞳孔径の時間変化を計測し、
   前記抽出部は、前記特徴量として、計測された前記瞳孔径の時間変化のピーク振幅を抽出し、
   前記評価部は、抽出された前記ピーク振幅に基づいて、前記被験者の前記対象物への印象を評価する
   請求項１に記載の印象評価システム。
5. 前記評価部は、前記ピーク振幅が小さいほど、前記被験者の前記対象物への印象が前記情報によって示される印象に近いと評価する
   請求項４に記載の印象評価システム。
6. さらに、前記被験者の視線情報を計測する視線計測部を備え、
   前記評価部は、計測された前記被験者の視線情報に基づいて、前記対象物を特定する
   請求項１～５のいずれか１項に記載の印象評価システム。
7. 前記対象物は、前記被験者の周囲に実在する物体であり、
   前記印象評価システムは、さらに、前記被験者の視野に対応する画像を撮像する撮像部を備え、
   前記評価部は、撮像された前記画像と計測された前記被験者の視線情報とに基づいて前記対象物を特定する
   請求項６に記載の印象評価システム。
8. さらに、前記被験者に画像を提示する画像提示部を備え、
   前記対象物は、前記画像に映った物体であり、
   前記評価部は、提示される前記画像と計測された前記被験者の視線情報とに基づいて前記対象物を特定する
   請求項６に記載の印象評価システム。
9. さらに、前記被験者の視線情報を計測する視線計測部を備え、
   前記情報提示部は、計測された前記被験者の視線情報に基づいて、前記情報の提示位置を決定する
   請求項１～８のいずれか１項に記載の印象評価システム。
10. さらに、前記被験者の視線情報を計測する視線計測部を備え、
    前記情報提示部は、計測された前記被験者の視線情報に基づいて、前記情報の提示タイミングを決定する
    請求項１～９のいずれか１項に記載の印象評価システム。
11. 前記情報提示部は、複数の前記情報を提示する
    請求項１～１０のいずれか１項に記載の印象評価システム。
12. 前記情報は、文字情報である
    請求項１～１１のいずれか１項に記載の印象評価システム。
13. 被験者の生体信号を計測し、
    前記被験者が対象物を視認中に、前記被験者の前記対象物への印象を評価するための情報を前記被験者の視野に提示し、
    前記情報が提示されたタイミング以降に計測された前記生体信号から特徴量を抽出し、
    抽出された前記特徴量に基づいて、前記被験者の前記対象物への印象を評価する
    印象評価方法。
14. 請求項１３に記載の印象評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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