JPWO2017141141A1 - 測定システム、評価システム、測定方法、及び評価方法 - Google Patents

Abstract

被験者が得た感性の度合いを測定する。被験者が得た感性の度合いを評価する。感性データ取得部、生体データ取得部、処理部、記憶部、及び出力部を有する評価システムである。感性データ取得部は、感性データを取得する機能を有する。生体データ取得部は、生体データを取得する機能を有する。記憶部は、プログラムを格納する機能を有する。処理部は、感性データ取得部及び生体データ取得部を制御する機能と、プログラムを読み出す機能と、感性データ、生体データ、及びプログラムを用いて演算を行い、解析データを生成する機能と、解析データを出力部に供給する機能と、を有する。出力部は、解析データを出力する機能を有する。評価システムは、感性データと生体データとを、同時に取得する機能を有する。

Description

本発明の一態様は、測定システム、評価システム、測定方法、及び評価方法に関する。

本発明の一態様は、感性データと生体データとを同時に測定する測定システム及び測定方法に関する。具体的には、本発明の一態様は、被験者がコンテンツを観察している間に、被験者が得た立体感と、被験者の焦点距離と、を同時に測定する測定システム及び測定方法に関する。

本発明の一態様は、感性データと生体データとを同時に測定し、２つのデータを用いて解析データを生成する評価システム及び評価方法に関する。具体的には、本発明の一態様は、被験者がコンテンツを観察している間に、被験者が得た立体感と、被験者の焦点距離と、を同時に測定し、該立体感の強さと、該立体感及び該焦点距離の相関と、を求める評価システム及び評価方法に関する。

なお、本発明の一態様は、上記の技術分野に限定されない。本発明の一態様の技術分野としては、半導体装置、表示装置、発光装置、蓄電装置、記憶装置、電子機器、照明装置、入力装置（例えば、タッチセンサなど）、入出力装置（例えば、タッチパネルなど）、それらの駆動方法、またはそれらの製造方法を一例として挙げることができる。

テレビ受像機などの大型表示装置から携帯電話などの小型表示装置に至るまで様々な表示装置が市場に普及している。付加価値がより高い製品の一として、より臨場感のある画像を再現するため、立体画像の表示が可能な表示装置の開発が進められている。

人間が物体を立体として認識する生理的要因としては、両眼視差、輻輳、ピント調節、運動視差、像の大きさ、空間配置、明暗の差、陰影等が挙げられる。

例えば、両眼視差を利用して立体画像を表示する表示装置が知られている。このような表示装置は、同一画面に左目の位置から見える画像（左目用の画像）と右目の位置から見える画像（右目用の画像）とを表示し、観察者は左目で左目用の画像を、右目で右目用の画像を観察することにより立体画像を観察する。

例えば、メガネ方式を用いる表示装置の一例としては、左目用の画像と右目用の画像を、メガネに設けたシャッターと同期して、画面に交互に表示する装置がある。これにより、観察者は左目で左目用の画像を、右目で右目用の画像を、それぞれ観察することで立体画像を観察する。

また、裸眼での観察が可能な視差バリア方式を用いる表示装置は、画面が左右に並んだ複数の右目用の領域と左目用の領域（例えば短冊状の領域）に分割され、その境界に視差バリアが重ねて設けられている。分割された画面には、左目用の画像と右目用の画像とが同時に表示される。視差バリアは、右目用の画像が表示される領域を左目から隠し、左目用の画像が表示される領域を右目から隠す。その結果、左目は左目用の画像のみを、右目は右目用の画像のみを観察することにより、立体画像が観察できる。

なお、視差バリアを可変とし、平面画像の表示モードと立体画像の表示モードとを切り替え可能な表示装置が知られている（特許文献１）。

また、ＥＬ現象を利用した発光素子が知られている。この発光素子は、自発光型であるためコントラストが高く、入力信号に対する応答速度が速い。そして、この発光素子を応用した、消費電力が低減され、製造工程が簡単な、高精細化及び基板の大型化への対応が容易な表示装置が知られている（特許文献２）。

国際公開第２００４／００３６３０号 特開２０１１−２３８９０８号公報

シャッターを利用したメガネ方式を用いる表示装置では、画面において左目用の画像と右目用の画像を交互に表示するため、二次元画像の表示を行う場合に比べ、１フレーム期間における画素部への画像の書き込み回数が増える。したがって、高周波数での駆動が可能な駆動回路が必要となる他、表示装置の消費電力が高くなる。

視差バリア方式を用いる表示装置では、画素部の水平方向において、左目用の画像及び右目用の画像の、それぞれの画像の表示に寄与する画素数が、実際の画素数の半分となるため、高精細な画像の表示が妨げられる。

そのため、表示装置には、左目用の画像及び右目用の画像といった両眼視差を含む画像を用いず、二次元画像を用いて、観察者が強い奥行き感または立体感を得られる画像を表示することが求められている。

表示装置またはコンテンツによっては、視差を用いなくても、二次元画像から自然な立体感（ｎａｔｕｒａｌ３Ｄ、ｎ３Ｄ（いずれも登録商標））が得られる現象が確認されている。

表示装置またはコンテンツから得られるｎ３Ｄを評価する方法が求められている。特に、ｎ３Ｄを定量的に評価する方法が求められている。

本発明の一態様は、新規な測定システムまたは新規な評価システムを提供することを課題の一とする。本発明の一態様は、新規な測定方法または新規な評価方法を提供することを課題の一とする。

本発明の一態様は、被験者が得た感性の度合いを測定することを課題の一とする。本発明の一態様は、被験者が得た感性の度合いを評価することを課題の一とする。

本発明の一態様は、被験者が得た立体感の強さを測定することを課題の一とする。本発明の一態様は、被験者が得た立体感の強さを評価することを課題の一とする。

なお、これらの課題の記載は、他の課題の存在を妨げるものではない。本発明の一態様は、必ずしも、これらの課題の全てを解決する必要はないものとする。明細書、図面、請求項の記載から、これら以外の課題を抽出することが可能である。

本発明の一態様の測定システムは、感性データ取得部、生体データ取得部、処理部、記憶部、及び出力部を有する。感性データ取得部は、感性データを取得する機能を有する。生体データ取得部は、生体データを取得する機能を有する。記憶部は、感性データ及び生体データを格納する機能を有する。処理部は、感性データ取得部及び生体データ取得部を制御する機能を有する。出力部は、感性データ及び生体データを出力する機能を有する。測定システムは、感性データと生体データとを同時に取得する機能を有する。

出力部は、外部接続端子及び通信部のうち一方または双方を有することが好ましい。

測定システムは、入力部を有することが好ましい。入力部は、入力データを供給される。入力部は、入力データを処理部に供給する機能を有する。

測定システムは、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得する機能を有することが好ましい。測定システムは、コンテンツを表示する機能を有する表示部を有することが好ましい。測定システムは表示部を有していなくてもよい。被験者は、他の表示装置に表示されたコンテンツを観察してもよい。

測定システムは、撮像部を有することが好ましい。撮像部は、被験者を撮影する機能を有する。

測定システムは、音声出力部を有することが好ましい。

本発明の一態様の評価システムは、感性データ取得部、生体データ取得部、処理部、記憶部、及び出力部を有する。感性データ取得部は、感性データを取得する機能を有する。生体データ取得部は、生体データを取得する機能を有する。記憶部は、プログラムを格納する機能を有する。処理部は、感性データ取得部及び生体データ取得部を制御する機能と、プログラムを読み出す機能と、感性データ、生体データ、及びプログラムを用いて演算を行い、解析データを生成する機能と、解析データを出力部に供給する機能と、を有する。出力部は、解析データを出力する機能を有する。評価システムは、感性データと生体データとを、同時に取得する機能を有する。

出力部は、第１の表示部、外部接続端子、及び通信部のうち一方または双方を有することが好ましい。

評価システムは、入力部を有することが好ましい。入力部は、入力データを供給される。入力部は、入力データを処理部に供給する機能を有する。

評価システムは、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得する機能を有することが好ましい。評価システムは、コンテンツを表示する機能を有する第２の表示部を有することが好ましい。

評価システムは、撮像部を有することが好ましい。撮像部は、被験者を撮影する機能を有する。

評価システムは、音声出力部を有することが好ましい。

本発明の一態様の評価システムは、測定システム及び解析システムを有する。測定システムは、感性データ取得部、生体データ取得部、第１の処理部、第１の記憶部、及び第１の通信部を有する。解析システムは、第２の処理部、第２の記憶部、及び第２の通信部を有する。感性データ取得部は、感性データを取得する機能を有する。生体データ取得部は、生体データを取得する機能を有する。第１の記憶部は、感性データ及び生体データを格納する機能を有する。第２の記憶部は、プログラムを格納する機能を有する。第１の処理部は、感性データ取得部及び生体データ取得部を制御する機能を有する。第１の通信部は、感性データ及び生体データを、第２の通信部に供給する機能を有する。第２の通信部は、感性データ及び生体データを、第２の処理部に供給する機能を有する。第２の処理部は、プログラムを読み出す機能と、感性データ、生体データ、及びプログラムを用いて演算を行い、解析データを生成する機能と、を有する。測定システムは、感性データと生体データとを、同時に取得する機能を有する。

第２の通信部は、解析データを出力する機能を有していてもよい。このとき、第２の処理部は、解析データを第２の通信部に供給する機能を有する。

解析システムは、出力部を有していてもよい。出力部は、解析データを出力する機能を有する。このとき、第２の処理部は、解析データを出力部に供給する機能を有する。出力部は、例えば、表示部、外部接続端子、及び通信部のうち一方または双方を有する。

測定システムは、第１の入力部を有することが好ましい。第１の入力部は、入力データを供給される。第１の入力部は、入力データを第１の処理部に供給する機能を有する。

解析システムは、第２の入力部を有することが好ましい。第２の入力部は、入力データを供給される。第２の入力部は、入力データを第２の処理部に供給する機能を有する。

本発明の一態様の測定方法は、被験者がコンテンツを観察している間に、第１の感性データと第１の生体データを同時に取得する、第１のステップと、第１の感性データと第１の生体データとを出力する、第２のステップと、を有する。被験者が基準のコンテンツを観察している間に、基準となる第２の感性データ及び基準となる第２の生体データの一方または双方を取得する、第３のステップを、第２のステップよりも前に行うことが好ましい。第２のステップでは、第２の感性データ及び第２の生体データの一方または双方を用いて、第１の感性データ及び第１の生体データの一方または双方を補正することが好ましい。

本発明の一態様の評価方法は、被験者がコンテンツを観察している間に、第１の感性データと第１の生体データを同時に取得する、第１のステップと、第１の感性データと第１の生体データとを解析し、第１の感性データと第１の生体データの相関を求める、第２のステップと、を有する。被験者が基準のコンテンツを観察している間に、基準となる第２の感性データ及び基準となる第２の生体データの一方または双方を取得する、第３のステップを、第２のステップよりも前に行うことが好ましい。第２のステップでは、第２の感性データ及び第２の生体データの一方または双方を用いて、第１の感性データ及び第１の生体データの一方または双方を補正することが好ましい。

本発明の一態様により、新規な測定システムまたは新規な評価システムを提供することができる。本発明の一態様により、新規な測定方法または新規な評価方法を提供することができる。

本発明の一態様により、被験者が得た感性の度合いを測定することができる。本発明の一態様により、被験者が得た感性の度合いを評価することができる。

本発明の一態様により、被験者が得た立体感の強さを測定することができる。本発明の一態様により、被験者が得た立体感の強さを評価することができる。

なお、これらの効果の記載は、他の効果の存在を妨げるものではない。本発明の一態様は、必ずしも、これらの効果の全てを有する必要はない。明細書、図面、請求項の記載から、これら以外の効果を抽出することが可能である。

測定システムの一例及び評価システムの一例を示すブロック図。 評価システムの一例を示すブロック図。 評価システムの一例を示すブロック図。 測定方法の一例及び評価方法の一例を示すフロー図。 評価方法の一例を示すフロー図。 評価方法の一例を示すフロー図。 評価方法の一例を示すフロー図。 実施例１で用いた測定システム及びレバーを示す斜視概略図。 実施例１で用いたコンテンツを示す写真。 実施例１で用いたコンテンツを示す写真。 実施例１で用いた測定方法を示す図。 動画Ａを両眼で観察した際の焦点距離測定と感性評価の結果を示す図。 動画Ｂを両眼で観察した際の焦点距離測定と感性評価の結果を示す図。 動画Ｃを単眼で観察した際の焦点距離測定と感性評価の結果を示す図。 フィルタリング前後の相関分布を示す図。 フィルタリング後の相関平均及び標準誤差範囲を示す図。 フィルタリング後の、各条件における相関分布を示す図。

実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。但し、本発明は以下の説明に限定されず、本発明の趣旨及びその範囲から逸脱することなくその形態及び詳細を様々に変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。従って、本発明は以下に示す実施の形態の記載内容に限定して解釈されるものではない。

なお、以下に説明する発明の構成において、同一部分または同様な機能を有する部分には同一の符号を異なる図面間で共通して用い、その繰り返しの説明は省略する。また、同様の機能を指す場合には、ハッチパターンを同じくし、特に符号を付さない場合がある。

また、図面において示す各構成の、位置、大きさ、範囲などは、理解の簡単のため、実際の位置、大きさ、範囲などを表していない場合がある。このため、開示する発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、範囲などに限定されない。

（実施の形態１）
本実施の形態では、本発明の一態様の測定システム及び評価システムについて図１〜図７を用いて説明する。

本発明の一態様の測定システム及び評価システムは、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得する。

本発明の一態様の評価システムは、感性データと生体データとを用いて解析データを生成する。

感性データと生体データをそれぞれ解析することで、被験者がコンテンツから得られた感性の度合いを評価することができる。また、２つのデータの解析データを組み合わせることで、より高精度に評価することができる。

同時に取得された被験者の感性データと生体データとを解析することで、感性と生体情報との相関を高精度に求めることができる。人の感性から生じる現象または人の感性自体を定量的に評価するために、感性と、定量的に表すことができる生体情報との相関を求めることは有益である。

互いに相関が不明な感性と生体情報について、感性データと生体データとを同時に取得することで、該感性と該生体情報との相関を高精度に求めることができる。

本実施の形態では、主に、二次元画像から得られる自然な立体感（ｎ３Ｄ）の強さを評価することができる評価システムについて説明する。

同じコンテンツであっても、表示装置によって、観察者が得られるｎ３Ｄの強さは異なる。同じ表示装置であっても、コンテンツによって、観察者が得られるｎ３Ｄの強さは異なる。本発明の一態様の評価システムを用いることで、コンテンツまたは表示装置から得られるｎ３Ｄの強さを求めることができる。

本発明の一態様の評価システムを用いて、様々なコンテンツにおいて強いｎ３Ｄが得られる表示装置を確認することができる。本発明の一態様の評価システムを用いて、様々な表示装置において強いｎ３Ｄが得られるコンテンツを確認することができる。

本発明の一態様の評価システムを用いて作成された解析データは、コンテンツの補正または表示装置の設計等に活かすことができる。

本発明の一態様の評価システムを用いて作成された解析データを、表示装置またはコンテンツが与えるｎ３Ｄの強さを示す指標として用いることで、消費者に表示装置またはコンテンツの付加価値をアピールすることができる。

また、本発明の一態様は、解析データを利用して、音の出力、振動、表示の輝度、表示の解像度、及びコンテンツの内容のうち少なくとも一つを制御する機能を有する電子機器である。

［測定システムの構成例］
図１（Ａ）に示す測定システム２０は、処理部１１１ａ、記憶部１１２ａ、出力部１１４ａ、感性データ取得部１２１、及び生体データ取得部１２２を有する。

測定システム２０は、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得する機能を有する。

＜処理部１１１ａ＞
処理部１１１ａは、感性データ取得部１２１から感性データを供給される。処理部１１１ａは、生体データ取得部１２２から生体データを供給される。

処理部１１１ａは、感性データ取得部１２１と生体データ取得部１２２を制御する機能を有する。処理部１１１ａは、記憶部１１２ａからプログラムを読み出し、該プログラムを用いて、感性データ取得部１２１と生体データ取得部１２２を制御することが好ましい。

処理部１１１ａは、感性データ取得部１２１と生体データ取得部１２２の動作を同期させる機能を有することが好ましい。

処理部１１１ａは、記憶部１１２ａに、感性データ及び生体データを供給する機能を有する。処理部１１１ａは、記憶部１１２ａから、感性データ及び生体データを読み出す機能を有する。

処理部１１１ａは、出力部１１４ａに、感性データ及び生体データを供給する機能を有する。

処理部１１１ａには、後述する処理部１１１と同様の構成を適用することができる。

＜記憶部１１２ａ＞
記憶部１１２ａは、感性データ及び生体データを格納する機能を有する。記憶部１１２ａは、プログラムを格納する機能を有することが好ましい。

処理部１１１ａが有する各種メモリが、記憶部１１２ａとしての機能の少なくとも一部を有していてもよい。

記憶部１１２ａには、後述する記憶部１１２と同様の構成を適用することができる。

＜出力部１１４ａ＞
出力部１１４ａは、感性データ及び生体データを出力する機能を有する。

出力部１１４ａは、有線または無線によりデータを外部に出力することができる。出力部１１４ａは、外部接続端子及び通信部のうち一方または双方を有することが好ましい。

測定システム２０は、記録媒体（フラッシュメモリ、ブルーレイディスク、もしくはＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）など）にデータを書き出す機能を有していてもよい。

＜感性データ取得部１２１＞
感性データ取得部１２１は、感性データを取得する機能を有する。感性データ取得部１２１は、処理部１１１ａに感性データを供給する機能を有する。

感性データ取得部１２１は、コンテンツを観察している被験者の感性データをリアルタイムで取得することができる。

被験者は、コンテンツを観察しながら、コンテンツから得られた所定の感性の度合いを、測定システム２０に入力する。感性データは、被験者が入力した感性の度合いが数値化されたデータである。

被験者が強さを評価する感性もしくは感性から生じる現象としては、コンテンツから得られる立体感、奥行き感、手前感、コンテンツの好み、心地よさ、興奮度、または疲労感等が挙げられる。また、１つのコンテンツまたは表示装置から得られる感性の評価だけでなく、２つのコンテンツまたは表示装置を比較して感性を評価してもよい。

被験者は、例えば、操作レバーまたは操作ボタン等を用いて、コンテンツから得られた感性の度合いを入力することができる。

操作レバーは、段階式または無段階式とすることができる。

無段階式の操作レバーは、段階式の操作レバーに比べて、被験者が直感的に動かすことができるため、評価の精度を高めることができ、好ましい。

被験者は、コンテンツを観察しながら操作レバーを動かす。そのため、被験者が操作レバーを見なくても、操作レバーのベースライン（０ポジション）を把握しやすいことが好ましい。例えば、被験者が操作レバーを大きく倒すほど、操作レバーがベースラインに戻る向きに大きな力がかかってもよい。被験者が操作レバーから手を離すことで、操作レバーをベースラインに戻すことができる。

段階式の操作レバーの場合、段階数が多いほど評価の分解能が多くなり、評価の精度が高まるため、好ましい。段階数が少ないほど、被験者にとって、評価が容易となり好ましい。

例えば、被験者は、コンテンツに強い手前感を感じるほど、レバーを手前に大きく倒し、コンテンツに強い奥行き感を感じるほど、レバーを奥に大きく倒す。

２つのコンテンツまたは表示装置を比較する場合、被験者は、例えば、一方に強い立体感を感じるほど、右に大きく倒し、他方に強い立体感を感じるほど、左に倒す。

なお、「手前感」とは、映像が被験者側に向かってくるように感じることを指す。また、「奥行き感」とは、表示装置の奥側に映像の広がりを感じることを指す。また、「立体感」とは、手前感と奥行き感を含むものとし、ｎ３Ｄに最も近い意味をもつ評価語であるといえる。

操作ボタンは、表面に凹凸を施す等により、複数の操作ボタンを指で触って判別できることが好ましい。

操作ボタンの数は、操作レバーの段階数と同様のことがいえる。

例えば、被験者は、一度に押すボタンの数、または、押すボタンの種類によって、コンテンツから得られたｎ３Ｄの度合いを表現することができる。

感性データは、１種類以上取得することができる。被験者にとって容易な評価とするため、またはデータの信頼性を高めるために、一度に取得する感性データは、１種類であることが好ましい。

＜生体データ取得部１２２＞
生体データ取得部１２２は、被験者の生体データを取得する機能を有する。生体データ取得部１２２は、処理部１１１ａに生体データを供給する機能を有する。

生体データ取得部１２２は、コンテンツを観察している被験者の生体データをリアルタイムで取得することができる。生体データ取得部１２２は、被験者の無意識下の反応を取得することができる。生体データは、被験者から取得した生体情報が数値化されたデータである。

生体情報としては、焦点距離、輻輳角、瞳孔径、脈波、血圧、呼吸、心拍、瞬目、発汗、皮膚電位（精神性発汗を電位として測定できる）、筋電位（筋肉の緊張具合を測定できる）、重心動揺、及び脳活動（脳血流測定、脳波計測、脳磁計測、近赤外分光法、機能的磁気共鳴撮像法等を用いて測定できる）等が挙げられる。

ｎ３Ｄの強さを評価するために用いる生体情報としては、焦点距離、輻輳角、瞳孔径等が好適である。本実施の形態では、主に、焦点距離を測定する場合を例に挙げて説明する。

生体データは、１種類以上取得することができる。評価する感性と相関がある生体データを複数取得することで、より高精度の評価を行うことができる。

＜コンテンツ＞
コンテンツは、シーンごとに評価を行うと評価の精度が高まり、好ましい。シーンが切り替わる部分は、感性データと生体データの相関が低下することがある。同じシーンを繰り返し観察して評価することで、信頼性の高いデータを得ることができ、好ましい。

ｎ３Ｄの強さを評価する際、被験者の疲労を考慮して、コンテンツの長さを決定することが好ましい。コンテンツの長さは、例えば、１５秒以上９０秒以下が好ましく、１５秒以上６０秒以下がより好ましい。

コンテンツを表示させる表示部は、測定システムの一部とすることができる。または、測定システムとは別に、表示装置を準備し、該表示装置にコンテンツを表示させてもよい。感性データ取得部１２１、生体データ取得部１２２、及び表示装置を同期させることができると好ましい。これにより、データの取得とコンテンツの再生との開始及び終了のタイミングを合わせることが容易となる。

複数のコンテンツを用いる場合、コンテンツが表示される順番はランダムであることが好ましい。これにより、被験者にコンテンツが表示される順番を把握されず、学習効果を抑制して感性評価を行うことができる。

［評価システムの構成例１］
図１（Ｂ）に示す評価システム１０Ａは、処理部１１１、記憶部１１２、出力部１１４、感性データ取得部１２１、及び生体データ取得部１２２を有する。なお、以降では、先に説明した構成及び機能等の説明を省略する場合がある。

評価システム１０Ａは、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得する機能を有する。評価システム１０Ａは、感性データと生体データとを用いて演算を行い、解析データを生成する機能を有する。評価システム１０Ａは、例えば、感性と生体情報との相関、及び感性の度合い等を評価することができる。

＜処理部１１１＞
処理部１１１は、感性データ取得部１２１から感性データを供給される。処理部１１１は、生体データ取得部１２２から生体データを供給される。

処理部１１１は、感性データ取得部１２１と生体データ取得部１２２を制御する機能を有する。処理部１１１は、記憶部１１２からプログラムを読み出し、該プログラムを用いて、感性データ取得部１２１と生体データ取得部１２２を制御することが好ましい。

処理部１１１は、感性データ取得部１２１と生体データ取得部１２２の動作を同期させる機能を有することが好ましい。

処理部１１１は、記憶部１１２に、感性データ及び生体データを供給する機能を有する。処理部１１１は、記憶部１１２から、感性データ、生体データ、及びプログラムを読み出す機能を有する。処理部１１１は、感性データ、生体データ、及びプログラムを用いて演算を行い、解析データを生成する機能を有する。

処理部１１１は、記憶部１１２に、解析データを供給する機能を有する。処理部１１１は、記憶部１１２から、解析データを読み出す機能を有する。処理部１１１は、出力部１１４に、解析データを供給する機能を有する。処理部１１１は、出力部１１４に、感性データ及び生体データを供給する機能を有していてもよい。

処理部１１１は、例えば、演算回路、または中央演算装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等を有する。

処理部１１１には、チャネル形成領域に酸化物半導体を有するトランジスタを用いることが好ましい。当該トランジスタはオフ電流が極めて低いため、当該トランジスタを記憶素子として機能する容量素子に流入した電荷（データ）を保持するためのスイッチとして用いることで、データの保持期間を長期にわたり確保することができる。この特性を、処理部１１１が有するレジスタ及びキャッシュメモリのうち一方または双方に用いることで、必要なときだけ処理部１１１を動作させ、他の場合には直前の処理の情報を当該記憶素子に待避させることにより、ノーマリーオフコンピューティングが可能となり、評価システムの低消費電力化を図ることができる。

処理部１１１は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のマイクロプロセッサを有していてもよい。マイクロプロセッサは、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＦＰＡＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ａｎａｌｏｇ Ａｒｒａｙ）等のＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）によって実現された構成でもよい。処理部１１１は、プロセッサにより種々のプログラムからの命令を解釈し実行することで、各種のデータ処理及びプログラム制御を行うことができる。プロセッサにより実行しうるプログラムは、プロセッサが有するメモリ領域及び記憶部１１２のうち一方または双方に格納される。

処理部１１１はメインメモリを有していてもよい。メインメモリは、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性メモリ、及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性メモリのうち一方または双方を有する。

ＲＡＭとしては、例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等が用いられ、処理部１１１の作業空間として仮想的にメモリ空間が割り当てられ利用される。記憶部１１２に格納されたオペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、プログラムモジュール、プログラムデータ、及びルックアップテーブル等は、実行のためにＲＡＭにロードされる。ＲＡＭにロードされたこれらのデータ、プログラム、及びプログラムモジュールは、それぞれ、処理部１１１に直接アクセスされ、操作される。

ＲＯＭには、書き換えを必要としない、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）及びファームウェア等を格納することができる。ＲＯＭとしては、マスクＲＯＭ、ＯＴＰＲＯＭ（Ｏｎｅ Ｔｉｍｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等が挙げられる。ＥＰＲＯＭとしては、紫外線照射により記憶データの消去を可能とするＵＶ−ＥＰＲＯＭ（Ｕｌｔｒａ−Ｖｉｏｌｅｔ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等が挙げられる。

＜記憶部１１２＞
記憶部１１２は、感性データ、生体データ、プログラム、及び解析データを格納する機能を有する。

処理部１１１が有する各種メモリが、記憶部１１２としての機能の少なくとも一部を有していてもよい。または、処理部１１１とは別に、記憶部１１２を有していてもよい。

記憶部１１２は、例えば、処理部１１１が演算処理を実行するコンピュータプログラム、ルックアップテーブル等を有する。

記憶部１１２は、例えばフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ＲＡＭ）、ＲｅＲＡＭ（Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ＲＡＭ）、及びＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ＲＡＭ）等の不揮発性の記憶素子が適用された記憶装置、並びに、ＤＲＡＭ及びＳＲＡＭ等の揮発性の記憶素子が適用された記憶装置等のうち少なくとも一つを有する。また、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）及びソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等の記録メディアドライブを有していてもよい。

評価システム１０Ａは、有線または無線でデータの送受信が可能な記憶装置と、データの受け渡しを行ってもよい。ＨＤＤもしくはＳＳＤ等の記憶装置、または、フラッシュメモリ、ブルーレイディスク、もしくはＤＶＤ等の記録媒体と、処理部１１１と、は、コネクタと、外部接続端子または通信部と、を介して、データの送受信が可能である。

＜出力部１１４＞
出力部１１４は、感性データ及び生体データを出力する機能を有する。

出力部１１４は、表示部、外部接続端子、及び通信部のうち一方または双方を有することが好ましい。

表示部は、解析データを表示することができる。表示部は、被験者が観察するコンテンツを表示してもよい。評価システム１０Ａは、２つの表示部を有していてもよい。２つの表示部のうち一方を、解析データを表示する表示部とし、他方を、被験者が観察するコンテンツを表示する表示部として用いることができる。

また、評価システム１０Ａは、エキスパートシステムを有することが好ましい。エキスパートシステムは、解析データを蓄積していくことで、評価の精度を高めることができる。

［評価システムの構成例２］
図１（Ｃ）に示す評価システム１０Ｂは、処理部１１１、記憶部１１２、入力部１１３、撮像部１１７、表示部１４１、音声出力部１４２、通信部１４３、外部接続端子１４４、感性データ取得部１２１、及び２つの生体データ取得部１２２を有する。

評価システム１０Ｂは、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得する機能を有する。評価システム１０Ｂは、感性データと生体データとを用いて演算を行い、解析データを生成する機能を有する。

評価システム１０Ｂは、生体データ取得部１２２を２つ有する。そのため、感性データと、２つの生体データと、を同時に取得することができる。そして、感性データと、２つの生体データと、を用いて演算を行い、解析データを生成することができる。

＜入力部１１３＞
入力部１１３は、入力データを供給される。入力部１１３は、入力データを処理部１１１に供給する機能を有する。評価システム１０Ａのオペレータまたは被験者は、入力部１１３を用いて、情報を入力することができる。入力された情報は、処理部１１１で処理され、記憶部１１２に格納される。情報としては、測定条件、被験者の情報等が挙げられる。測定条件としては、単眼または両眼、コンテンツを表示する表示装置の種類、コンテンツの種類等が挙げられる。被験者の情報としては、被験者の年齢、性別、及び被験者を識別する情報（氏名またはＩＤなど）等が挙げられる。

＜撮像部１１７＞
撮像部１１７は、被験者を撮影する機能を有する。例えば、焦点距離を測定する場合、撮像部１１７は、被験者の目の状態を撮影することが好ましい。処理部１１１は、撮像部１１７が撮影した画像を解析する機能を有することが好ましい。解析結果を用いて、処理部１１１は、焦点距離が正しく測定できるよう、生体データ取得部１２２を制御する。または、処理部１１１は、音声出力部１４２を制御して、被験者に対して指示を出すことができる。これにより、生体情報を取得するためにオペレータが同席する必要がなくなる。

＜表示部１４１＞
表示部１４１は、表示を行う機能を有する。表示部１４１は、処理部１１１によって制御される。

表示部１４１は、コントローラ及び表示パネルを有する。表示パネルは、表示素子を有する。表示素子としては、無機ＥＬ素子、有機ＥＬ素子、ＬＥＤ等の発光素子、液晶素子、電気泳動素子、ＭＥＭＳ（マイクロ・エレクトロ・メカニカル・システム）を用いた表示素子等が挙げられる。表示パネルは、タッチセンサを有するタッチパネルであってもよい。

表示部１４１は、解析データを表示する機能を有することが好ましい。つまり、表示部１４１は、出力部の一つとして機能することができる。

または、表示部１４１は、コンテンツを表示する機能を有することが好ましい。測定システムまたは評価システムが表示部を有することで、コンテンツの再生、感性データの取得、及び生体データの取得の開始及び終了のタイミングを合わせることが容易となる。

コンテンツは、記憶部１１２または外部から処理部１１１に供給され、処理部１１１から表示部１４１に供給される。処理部１１１は、評価方法に合ったコンテンツを、表示部１４１に表示させる。例えば、表示部１４１は、１つのコンテンツを繰り返し表示する、または、複数のコンテンツを順不同に表示する。

同じ表示装置を用いて、様々なコンテンツが与えるｎ３Ｄの強さを評価する場合、ｎ３Ｄが得られやすい表示装置を用いて評価を行うことで、コンテンツ間の差が確認しやすいことがある。

ｎ３Ｄの強さには、表示装置の精細度、コントラスト、及び応答速度等が影響する。有機ＥＬディスプレイは、液晶ディスプレイに比べて、コントラストが高く、色再現性が高く、応答速度が速い等の特長を有する。そのため、表示部１４１は、有機ＥＬディスプレイを有することが好ましい。

なお、表示部１４１は上記２つの機能のうち一方または双方を有することができる。また、測定システムまたは評価システムは、表示部を２つ以上有していてもよい。

＜音声出力部１４２＞
音声出力部１４２は、音を出力する機能を有する。音声出力部１４２は、処理部１１１によって制御される。記憶部１１２は、音声信号を記憶する機能を有することが好ましい。記憶部１１２に記憶された音声信号は、処理部１１１を介して音声出力部１４２に供給される。音声出力部１４２は、処理部１１１から供給された音声信号を音に変換し、測定システム２０の外部に出力することができる。

音声出力部１４２は、例えば、スピーカもしくは音声出力コネクタと、コントローラと、を有する。

音声を含むコンテンツを評価する際、音声出力部１４２を用いて、コンテンツに含まれる音声を出力することができる。

表示部１４１または音声出力部１４２を用いて、測定及び評価の方法、手順、注意事項等を、被験者に伝えることができる。これにより、実験オペレータが同席していなくても、被験者は評価を行うことができる。

＜通信部１４３＞
通信部１４３は、例えば、ＦＭ変調でのアナログ伝送、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））等により通信規格化された無線通信、または赤外線通信等により、外部機器へデータを送信することができる。

または、通信部１４３は、測定システム２０とコンピュータネットワークと、を接続させる機能を有する。コンピュータネットワークとしては、Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ（ＷＷＷ）の基盤であるインターネット、イントラネット、エクストラネット、ＰＡＮ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（Ｃａｍｐｕｓ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＧＡＮ（Ｇｌｏｂａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等が挙げられる。

測定システムまたは評価システムは複数の通信手段を有していてもよい。

＜外部接続端子１４４＞
評価システム１０Ｂは、外部接続端子１４４に接続されたケーブルまたはコードを介して外部機器と接続することができる。

［評価システムの構成例３］
図２に示す評価システム１０Ｃは、測定システム２１Ａ及び解析システム２２Ａを有する。測定システム２１Ａは、感性データと生体データとを、同時に取得する機能を有する。解析システム２２Ａは、感性データと生体データとを用いて演算を行い、解析データを生成する機能を有する。

測定システム２１Ａは、処理部１１１ａ、記憶部１１２ａ、入力部１１３ａ、通信部１４３ａ、感性データ取得部１２１、及び生体データ取得部１２２を有する。

解析システム２２Ａは、処理部１１１ｂ、記憶部１１２ｂ、入力部１１３ｂ、出力部１１４ｂ、及び通信部１４３ｂを有する。

感性データ取得部１２１は、感性データを取得する機能を有する。感性データ取得部１２１は、処理部１１１ａに感性データを供給する機能を有する。

生体データ取得部１２２は、生体データを取得する機能を有する。生体データ取得部１２２は、処理部１１１ａに生体データを供給する機能を有する。

記憶部１１２ａは、感性データ及び生体データを格納する機能を有する。記憶部１１２ａは、プログラムを格納する機能を有することが好ましい。

記憶部１１２ｂは、感性データ、生体データ、プログラム、及び解析データを格納する機能を有する。

処理部１１１ａは、感性データ取得部１２１及び生体データ取得部１２２を制御する機能を有する。処理部１１１ａは、記憶部１１２ａに、感性データ及び生体データを供給する機能を有する。処理部１１１ａは、記憶部１１２ａから、感性データ及び生体データを読み出す機能を有する。処理部１１１ａは、通信部１４３ａに、感性データ及び生体データを供給する機能を有する。

通信部１４３ａは、感性データ及び生体データを、通信部１４３ｂに供給する機能を有する。通信部１４３ｂは、感性データ及び生体データを、処理部１１１ｂに供給する機能を有する。

処理部１１１ｂは、プログラムを読み出す機能と、感性データ、生体データ、及びプログラムを用いて演算を行い、解析データを生成する機能と、を有する。

処理部１１１ｂは、記憶部１１２ｂに、感性データ及び生体データを供給する機能を有する。処理部１１１ｂは、記憶部１１２ｂから、感性データ及び生体データを読み出す機能を有する。処理部１１１ｂは、記憶部１１２ｂに、解析データを供給する機能を有する。処理部１１１ｂは、記憶部１１２ｂから、解析データを読み出す機能を有する。

＜通信部１４３ａ、１４３ｂ＞
図２では、測定システム２１Ａが通信部１４３ａを有し、解析システム２２Ａが通信部１４３ｂを有する例を示す。２つの通信部を用いて、測定システム２１Ａと解析システム２２Ａの間でデータを受け渡すことが可能である。

例えば、ＦＭ変調でのアナログ伝送、無線通信、または赤外線通信等により、直接データを受け渡してもよい。または、コンピュータネットワークを用いて、データを、オンラインストレージに保存した後、オンラインストレージから該データをダウンロードしてもよい。

測定システム２１Ａと解析システム２２Ａの間でデータを受け渡す他の方法としては、測定システム２１Ａ及び解析システム２２Ａが、それぞれ外部接続端子を有し、有線で２つを接続する方法、測定システム２１Ａからデータを記録媒体に書き出し、解析システム２２Ａが該記録媒体から該データを読み込む方法等が挙げられる。

＜入力部１１３ａ、１１３ｂ＞
入力部１１３ａ、入力部１１３ｂは、それぞれ独立に、入力データを供給される。入力部１１３ａは、入力データを処理部１１１ａに供給する機能を有する。入力部１１３ｂは、入力データを処理部１１１ｂに供給する機能を有する。

＜出力部１１４ｂ＞
解析システム２２Ａは、出力部１１４ｂを用いて評価システム１０Ｃの外部にデータを供給することができる。解析システム２２Ａは、通信部１４３ｂを用いて評価システム１０Ｃの外部にデータを供給することもできる。なお、解析システム２２Ａは、出力部１１４ｂを有していなくてもよい。

測定システム２１Ａと解析システム２２Ａは、物理的に接続されていてもよいし、離れた場所に配置されていてもよい。

［評価システムの構成例４］
図３に示す評価システム１０Ｄは、測定システム２１Ｂ及び解析システム２２Ｂを有する。

測定システム２１Ｂは、測定システム２１Ａの構成に加え、撮像部１１７、表示部１４１ａ、及び音声出力部１４２を有する。

撮像部１１７及び音声出力部１４２の機能等は、先に説明した内容を参酌できる。

＜表示部１４１ａ＞
表示部１４１ａは、コンテンツを表示する機能を有することが好ましい。

解析システム２２Ｂは、処理部１１１ｂ、記憶部１１２ｂ、入力部１１３ｂ、表示部１４１ｂ、及び通信部１４３ｂを有する。

解析システム２２Ｂは、通信部１４３ｂを用いて評価システム１０Ｄの外部にデータを供給することができる。なお、解析システム２２Ｂは、さらに他の出力部を有していてもよい。

＜表示部１４１ｂ＞
表示部１４１ｂは、解析データを表示する機能を有することが好ましい。つまり、表示部１４１ｂは、出力部の一つとして機能することができる。

［測定方法例］
図１（Ａ）に示す測定システム２０を用いた測定方法を図４（Ａ）に示す。

＜ステップＳ１１：データの取得＞
ステップＳ１１では、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データを同時に取得する。感性データ取得部１２１は感性データを取得する。生体データ取得部１２２は、生体データを取得する。感性データと生体データは、処理部１１１ａを介して、記憶部１１２ａに供給される。

処理部１１１ａを用いて、感性データ取得部１２１が感性データを取得する周期を制御することができると好ましい。同様に、処理部１１１ａを用いて、生体データ取得部１２２が生体データを取得する周期を制御することができると好ましい。感性データを取得する周期と、生体データを取得する周期は異なっていてもよく、同一であることが好ましい。これらの周期は短いほど高精度な測定を行うことができる。これらの周期は、例えば、０．０１秒以上０．５秒以下とすることが好ましい。生体データによって、取得する周期の好ましい範囲は異なる。具体的には、焦点距離を測定する場合は、データを取得する周期を０．１秒以上０．２秒以下とすることが好ましい。

＜ステップＳ１４：データの出力＞
ステップＳ１４では、取得したデータを出力する。処理部１１１ａは、記憶部１１２ａから感性データと生体データを読み出し、出力部１１４ａに供給する。出力部１１４ａは、感性データ取得部１２１が取得した感性データと、生体データ取得部１２２が取得した生体データを出力することができる。

［評価方法例１］
評価システムを用いた評価方法の一例を図４（Ｂ）に示す。以下では、図１（Ｂ）に示す評価システム１０Ａを用いる場合を例に挙げて説明する。

＜ステップＳ１１：データの取得＞
ステップＳ１１では、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データを同時に取得する。感性データ取得部１２１は感性データを取得する。生体データ取得部１２２は、生体データを取得する。感性データと生体データは処理部１１１を介して、記憶部１１２に供給される。

＜ステップＳ１２：データの解析＞
ステップＳ１２では、処理部１１１が、感性データと生体データとを用いて演算を行い、解析データを生成する。ステップＳ１２の詳細な説明は後述する。

＜ステップＳ１３：解析データの出力＞
ステップＳ１３では、解析データを出力する。処理部１１１は、記憶部１１２から解析データを読み出し、出力部１１４に供給する。出力部１１４は、解析データを出力することができる。出力部１１４は、感性データ及び生体データを出力してもよい。

図５（Ａ）、（Ｂ）に、評価方法の変形例を示す。図５（Ａ）、（Ｂ）に示す評価方法は、図４（Ｂ）に示すステップに加え、ステップＳ２１を有する。

＜ステップＳ２１：ベースラインの測定＞
被験者ごとに生体データの基準値（ここでは、立体感を感じていないときの焦点距離）は異なるため、被験者ごとにキャリブレーションが必要である。また、同じ被験者であっても、体調や日によって基準値は変化することがあるため、評価を行うたびに、生体データのベースラインを測定することが好ましい。

被験者が基準のコンテンツを観察している間に、被験者の基準となるデータ（ベースライン）を取得する。

例えば、被験者に立体感を与えない表示を表示部で行い、それを観察している間の被験者の生体データを取得する。このとき、基準のコンテンツとしては、文字、記号等が挙げられる。

生体データのベースラインだけでなく、感性データのベースラインを測定してもよい。生体データのベースラインと感性データのベースラインは同時に測定することができる。

ステップＳ２１は、ステップＳ１１の前後の一方または双方で行うことが好ましい。特に、ステップＳ２１は、ステップＳ１１の前後の双方で行うことが好ましい（図６参照）。

［評価方法例２］
評価システムを用いた評価方法の一例を図６に示す。以下では、図１（Ｃ）に示す評価システム１０Ｂを用いる場合を例に挙げて説明する。

評価システム１０Ｂのオペレータまたは被験者は、入力部１１３を用いて、情報を入力することができる。入力された情報は、処理部１１１で処理され、記憶部１１２で記憶される。情報としては、例えば、測定条件、被験者情報等が挙げられる。

＜ステップＳ３１：生体データの取得に適した被験者であるか＞
被験者の生体データを適切に検出することができるか、事前に確認することが好ましい。

例えば、焦点距離を測定する場合は、視力、利き目、乱視の有無、矯正の有無、まぶたが瞳を隠していないか、まつげが瞳孔にかかっていないか、瞳孔径が小さすぎないか等を確認することが好ましい。

これらの情報は事前に確認しておくことができ、オペレータまたは被験者は、入力部１１３を用いて、評価システム１０Ｂに入力することができる。

または、これらの情報を、評価システム１０Ｂを用いて取得することができる。例えば、まぶたが瞳を隠していないか、まつげが瞳孔にかかっていないか等の判定は、撮像部１１７を用いて被験者の目を撮影し、撮影した画像を処理部１１１で解析することで行うことができる。また、評価システム１０Ｂを用いて視力または瞳孔径の測定を行ってもよい。

被験者が生体データの取得に適している場合、評価システム１０Ｂを用いて生体データと感性データを同時に取得することができる。図６では、ステップＳ３１からステップＳ３２に進む。

被験者が生体データの取得に適していない場合、評価システム１０Ｂを用いた生体データの取得が難しい可能性がある。図６では、評価システム１０Ｂを用いた評価を行わないこととしたが、これに限定されない。例えば、生体データの取得はせず、評価システム１０Ｂを用いて、感性データのみを取得してもよい。

＜ステップＳ３２：練習＞
ステップＳ３２では、練習として、コンテンツを観察している間に、感性データと生体データを同時に取得する。

練習を行うことで、被験者は、後のステップＳ１１において、コンテンツから得られた所定の感性の度合いを円滑に入力することができる。練習を行うことで、被験者は、操作レバーまたは操作ボタンの操作に慣れて、均一な尺度で感性の度合いを入力できるようになる。また、ステップＳ１１で、操作レバーまたは操作ボタンの使い方を誤ることを防止できる。

例えば、ｎ３Ｄの強さを評価する場合、ｎ３Ｄを強く感じられるコンテンツを用いて、練習を行ってもよい。これにより、被験者は、得られたｎ３Ｄの強さを表現することが容易となる。

また、練習を行うことで、感性データ及び生体データが正常に取得できているかを事前に確認することができる。

ステップＳ３２では、撮像部１１７を用いて被験者を撮影し、撮像部１１７が撮影した画像を解析してもよい。解析結果を用いて、より高精度にデータを取得できるよう、音声出力部１４２または表示部１４１等を用いて、被験者に対して指示を出すことができる。

なお、オペレータがいる場合は、オペレータが、被験者に対して指示を出してもよい。また、被験者が、オペレータに質問等をする機会を設けてもよい。

＜ステップＳ２１Ａ：ベースラインの測定＞
ステップＳ１１の前に、ベースラインの測定を行うことが好ましい。ステップＳ２１Ａでは、被験者が基準のコンテンツを観察している間に、被験者の基準となるデータ（ベースライン）を取得する。

＜ステップＳ１１：データの取得＞
ステップＳ１１では、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データを同時に取得する。感性データ取得部１２１は感性データを取得する。生体データ取得部１２２は、生体データを取得する。感性データと生体データは、処理部１１１を介して、記憶部１１２に供給される。

＜ステップＳ２１Ｂ：ベースラインの測定＞
ステップＳ１１の後に、ベースラインの測定を行うことが好ましい。ステップＳ２１Ｂでは、被験者が基準のコンテンツを観察している間に、被験者の基準となるデータ（ベースライン）を取得する。

ステップＳ１１の前後にベースラインの測定を行う場合、測定条件等は全て同一であると、ベースラインの決定が容易となるため好ましい。基準のコンテンツは、ステップＳ２１Ａと同様であると好ましい。ステップＳ２１ＡとステップＳ２１Ｂの測定時間は同一であることが好ましい。

＜ステップＳ１２：データの解析＞
ステップＳ１２では、処理部１１１が、感性データと生体データとを用いて演算を行い、解析データを生成する。

ステップＳ１２の詳細を図７（Ａ）、（Ｂ）に示す。ステップＳ１２は、解析用データの生成を行うステップＳ４１と、解析用データを解析するステップＳ４２を有する。

解析用データの生成を行うステップＳ４１は、ステップＳ４１ＡとステップＳ４１Ｂを有する。２つのステップを行う順番に限定はなく、並行して行われてもよい。

以下では、感性データが、被験者がコンテンツから得られたｎ３Ｄの強さのデータであり、生体データが、被験者の焦点距離のデータである場合を例に挙げて、データの解析方法例を説明する。また、ステップＳ１１では、被験者が、１つのコンテンツを複数回繰り返して観察したこととする。

＜ステップＳ４１Ａ：解析用感性データの生成＞
ステップＳ４１Ａでは、感性データから解析用感性データを生成する。感性データから不要なデータを除去する、感性データのベースラインを補正する等により、解析用感性データを生成することができる。なお、感性データ取得部１２１が取得した感性データを、そのまま解析用感性データとすることもでき、その場合、ステップＳ４１Ａは省略できる。

ステップＳ４１Ａでは、感性データが正しく取得できているかを判断することが好ましい。正しく取得できていないと判断された感性データは、解析用感性データの生成に使用しないことが好ましい。該感性データを用いて解析用感性データを生成する場合、その解析データは、信頼性の低いデータであることを示すことが好ましい。

例えば、被験者が１つのコンテンツを複数回繰り返して観察した場合、各サイクルの結果を比較することで、感性データが正しく取得できているかを判断することができる。他のサイクルの結果と相関がないと判断されたサイクルは、正しく取得できていない可能性が高い。

ステップＳ４１Ａでは、感性データからノイズを除去することが好ましい。ノイズの除去は、例えば、スムージングにより行うことができる。スムージングの方法に限定はなく、例えば、移動平均を用いてスムージングを行うことができる。

ステップＳ２１Ａ及びステップＳ２１Ｂにおいて、感性データのベースラインを測定した場合、感性データのベースラインを補正する。

例えば、ステップＳ２１Ａで取得したデータとステップＳ２１Ｂで取得したデータを合わせて求めた平均値を、ベースラインとして用いることができる。また、ステップＳ２１ＡとステップＳ２１Ｂの測定時間が同じ場合は、ステップＳ２１Ａで取得したデータの平均値とステップＳ２１Ｂで取得したデータの平均値とをそれぞれ求め、２つの値の平均値を、ベースラインとして用いてもよい。

なお、ステップＳ２１Ａ及びステップＳ２１Ｂで取得した感性データのベースラインからノイズを除去することで、より高精度に、感性データのベースラインを求めることができる。

また、無段階式のレバーを用いた場合など、被験者によって、感性データの変動量の幅が異なることがある。このとき、感性データの規格化を行ってもよい。これにより、各被験者の感性データの比較が容易となる。

＜ステップＳ４１Ｂ：解析用生体データの生成＞
ステップＳ４１Ｂでは、生体データから解析用生体データを生成する。生体データから不要なデータを除去する、生体データのベースラインを補正する等により、解析用生体データを生成することができる。なお、生体データ取得部１２２が取得した生体データを、そのまま解析用生体データとすることもでき、その場合、ステップＳ４１Ｂは省略できる。

ステップＳ４１Ｂでは、生体データが正しく取得できているかを判断することが好ましい。正しく取得できていないと判断された生体データは、解析用生体データの生成に使用しないことが好ましい。該生体データを解析用生体データに含む場合、その解析データは、信頼性の低いデータであることを示すことが好ましい。

例えば、被験者が１つのコンテンツを複数回繰り返して観察した場合、各サイクルの結果を比較することで、生体データが正しく取得できているかを判断することができる。他のサイクルの結果と相関がないと判断されたサイクルは、正しく取得できていない可能性が高い。なお、ノイズ、疲労、または学習効果等により、サイクルによって生体データの傾向が変化することもあるため、それらを考慮して判断することが好ましい。

焦点距離のデータの場合、視距離から大きく離れた値は、まばたきの影響、測定ミス等により、正しく取得できていない可能性が高い。記憶部１１２に、過去に測定した焦点距離のデータが格納されている場合、そのデータと今回のデータを比較し解析することで、視距離から大きく離れた値が、まばたきの影響、測定ミス等による値か否かを、精度よく確認することができる。なお、比較に用いる焦点距離のデータとしては、同じ被験者のデータ及び他の被験者のデータのうち一方または双方を用いることができる。

ステップＳ４１Ｂでは、生体データからノイズを除去することが好ましい。ノイズの除去は、例えば、スムージングにより行うことができる。スムージングの方法に限定はなく、例えば、移動平均を用いてスムージングを行うことができる。

ステップＳ２１Ａ及びステップＳ２１Ｂにおいて、生体データのベースラインを測定した場合、生体データのベースラインを補正する。

なお、ステップＳ２１Ａ及びステップＳ２１Ｂで取得した生体データのベースラインからノイズを除去することで、より高精度に、生体データのベースラインを求めることができる。

解析用データを解析するステップＳ４２は、ステップＳ４２Ａ〜ステップＳ４２Ｃを有する。３つのステップを行う順番に限定はなく、２つ以上のステップが並行して行われてもよい。

＜ステップＳ４２Ａ：解析用感性データと解析用生体データの相関を求める＞
２つのデータの相関を求める方法に限定はなく、例えば、ピアソンの積率相関係数を用いて、２つのデータの相関を評価することができる。

例えば、被験者が１つのコンテンツを複数回繰り返し観察した場合、サイクルごとの相関及び全サイクルの平均の相関の一方または双方を評価することができる。

＜ステップＳ４２Ｂ：解析用感性データから感性の度合いを求める＞
感性の度合いを求める方法に限定はなく、例えば、感性データの変動量から、感性の度合いを求めることができる。

例えば、レバーを倒す量が大きいほど、被験者がコンテンツから強いｎ３Ｄを得たと評価することができる。

また、レバーを倒す方向及び倒す量を組み合わせることで、手前感の強さと奥行き感の強さをそれぞれ独立に評価することができる。例えば、ベースラインを０、奥行き方向を正方向とすると、正の値が大きいほど奥行き感が強く、負の値が大きいほど手前感が強いと判断できる。

例えば、レバーのベースラインが０であり、ある被験者が動かしたレバーの最大値が０．３であり、最低値が−０．２であるとする。ここでは、説明を簡単にするため、被験者が動かしたレバーの変動量を、被験者がコンテンツから得たｎ３Ｄの強さと同等とみなす。つまり、被験者が得たｎ３Ｄの強さは０．５、奥行き感は０．３、手前感は０．２と判定される。これにより、手前感に比べ奥行き感の強いコンテンツであると評価することができる。

または、レバーのベースラインが０であるとき、正の値の平均値を用いて奥行き感の強さを評価し、負の値の絶対値の平均値を用いて手前感の強さを評価してもよい。

例えば、被験者が１つのコンテンツを複数回繰り返して観察した場合、サイクルごとの感性の度合い及び全サイクルの平均の感性の度合いの一方または双方を評価することができる。

＜ステップＳ４２Ｃ：解析用生体データから感性の度合いを求める＞
感性の度合いを求める方法に限定はなく、例えば、生体データの変動量から、感性の度合いを求めることができる。

例えば、焦点距離の変動量が大きいほど、被験者がコンテンツから強いｎ３Ｄを得たと評価することができる。

また、焦点距離の移動する方向及び移動量を組み合わせることで、手前感の強さと奥行き感の強さをそれぞれ独立に評価することができる。例えば、ベースラインを０とすると、正の値が大きいほど奥行き感が強く、負の値が大きいほど手前感が強いと判断できる。

例えば、焦点距離のベースラインが０Ｄであり、ある被験者の焦点距離の最大値が０．３Ｄであり、最低値が−０．２Ｄであるとする。ここでは、説明を簡単にするため、被験者の焦点距離の変動量を、被験者がコンテンツから得たｎ３Ｄの強さと同等とみなす。つまり、被験者が得たｎ３Ｄの強さは０．５、奥行き感は０．３、手前感は０．２と判定される。これにより、手前感に比べ奥行き感の強いコンテンツであると評価することができる。

または、焦点距離のベースラインが０であるとき、正の値の平均値を用いて奥行き感の強さを評価し、負の値の絶対値の平均値を用いて手前感の強さを評価してもよい。

例えば、被験者が１つのコンテンツを複数回繰り返して観察した場合、サイクルごとの感性の度合い及び全サイクルの平均の感性の度合いの一方または双方を評価することができる。

なお、解析用データの解析方法は、ステップＳ４２Ａ〜ステップＳ４２Ｃの方法に限られない。

例えば、エキスパートシステムを用いてデータを解析してもよい。エキスパートシステムを用いて、解析用感性データ及び解析用生体データを、それぞれ、様々な指標で判定することができる。例えば、ノイズの量、測定の正確性、変動量、ピークの数、複数のサイクルにおける相関等を判断し、それぞれ評価することができる。また、エキスパートシステムを用いて、解析用感性データと解析用生体データを比較し、変動量、ピークの位置、ピークの数等の違い、相関、または時間的なズレ等を判断し、評価することができる。

また、理想（予想）の感性データまたは理想（予想）の生体データを準備し、理想（予想）のデータと実測のデータを比較してもよい。理想（予想）のデータとの相関の有無、時間的なズレ等を評価することで、相関を低下させる要因を確認することができる。

複数の被験者のデータを用いて、コンテンツまたは表示装置から得られる感性の度合いを総合的に評価してもよい。同様に、複数の被験者のデータを用いて、感性データと生体データの相関を総合的に評価してもよい。

また、ステップＳ１１の間に、撮像部１１７で被験者の目の状態を撮影してもよい。そして、撮影した画像を処理部１１１で解析してもよい。例えば、目が乾燥している、または目が大きく動いているなどと判定されたサイクルの焦点距離のデータは信頼性が低いと考えることができる場合がある。

＜ステップＳ１３：解析データの出力＞
ステップＳ１３では、解析データを出力する。処理部１１１は、記憶部１１２から解析データを読み出し、出力部１１４に供給する。評価システム１０Ｂでは、表示部１４１、通信部１４３、及び外部接続端子１４４のうち少なくとも一つを用いて、解析データを出力することができる。出力部は、入力部１１３を用いて入力された情報も出力することができる。出力部は、感性データ及び生体データを出力してもよい。

以上のように、本発明の一態様の測定システム及び評価システムは、被験者がコンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得することができる。感性データと生体データとのそれぞれを用いて、感性の度合いを評価することができる。また、同時に取得された感性データと生体データとを解析することで、高い精度で、感性データと生体データとの相関を求めることができる。

本発明の一態様の評価システムを用いることで、コンテンツまたは表示装置が与えるｎ３Ｄの強さを高精度に評価することができる。また、本発明の一態様の評価システムは、ｎ３Ｄの強さの定量的な評価に用いることができる。

本実施の形態は、他の実施の形態と適宜組み合わせることができる。

本実施例では、生体情報の測定と感性評価を同時に行い、これらの相関を調査した。具体的には、観察者の焦点距離と、観察者が得る立体感と、の相関を評価した。

本実施例では、生体情報として、目の焦点調節機能に着目した。観察者の焦点距離の測定を行うことで、観察者の無意識下の反応を測定した。

感性評価には、観察者が得た立体感を直感的に表現できるレバー（ｎ３Ｄ−ｌｅｖｅｒ）を用いた。

本実施例の実験の被験者は５６人である。被験者は、視力（裸眼視力または矯正視力）０．５以上（平均±標準偏差：１．１±０．３）であり、かつ、裸眼またはソフトコンタクトレンズで矯正を行っている人に限定した。なお、乱視の調査は行っていない。被験者の年齢は、２０歳以上４０歳以下（平均±標準偏差：２８．６±４．０１）であった。被験者の６０％は技術職であり、４０％が非技術職であった。

実験で用いたディスプレイ（Ｄｉｓｐｌａｙ）は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）と有機ＥＬディスプレイ（ＯＬＥＤ）の２種類である。実験で用いたコンテンツは、３種類の動画である。なお、動画は、左目用の画像及び右目用の画像といった両眼視差を含む画像ではなく、二次元画像で構成されている。

実験では、被験者がディスプレイに表示された動画を観察している間に、焦点距離の測定と、レバーを用いた感性評価を行った。

測定システムの構成を図８（Ａ）に示す。感性データ取得部１２１には、レバーを用いた。生体データ取得部１２２は、焦点距離を測定する機能を有する。被験者は、椅子１２５に座り、生体データ取得部１２２を介して、ディスプレイ１２３を観察する。かつ、被験者は、ディスプレイ１２３を観察しながら、レバーを動かす。レバーの拡大図を図８（Ｂ）に示す。

視距離は、タブレット端末の一般的な視距離とされる３０ｃｍとした。観察時の部屋の明るさは、８ｌｘであった。

焦点距離の測定には、両眼開放オートレフ／ケラトメーター（ＷＡＭ−５５００、株式会社シギヤ精機製作所）を用いた。本測定機では、両眼視による自然な状態での測定が可能である。なお、測定はマニュアル操作で行っており、手動での位置調整が間に合わない速度で眼球運動が行われた場合には、正しい測定を行うことが困難である。焦点距離の測定は、０．１秒から０．２秒間隔でデータを取得する“ＨＩ ＳＰＥＥＤ ＭＯＤＥ”で行った。

感性評価は、無段階式のレバーを用いて行った。被験者は、直感に従ってレバーをスムーズに動かすことができる。被験者は、レバーを手前に倒すことで、動画から手前感を得ていることを表現する。被験者は、レバーを奥に倒すことで、動画から奥行き感を得ていることを表現する。レバーの位置に対応する値の測定は、０．１秒間隔で行った。

２種類のディスプレイは、いずれも市販品であり、解像度及び大きさ等が同様のスペックとなるように選定した（表１参照）。

被験者に先入観を与えないために、ディスプレイ１２３の縁を黒い紙１２４で覆い、何のディスプレイかわからないようにした。

コンテンツ（Ｃｏｎｔｅｎｔｓ）は、３種類のＦＨＤ（縦１０８０×横１９２０）動画を準備し、横向きの（ディスプレイの長辺が上下に位置する）ディスプレイ１２３に合わせて表示させた。

動画Ａ（Ｖｉｄｅｏ Ａ）及び動画Ｂ（Ｖｉｄｅｏ Ｂ）としては、レバーを直感的に使用しやすく、かつ、ｎ３Ｄを感じやすい映像を選定した。動画Ａと動画Ｂの内容は似ており、いずれも、視点が建物に近づく動きと建物から離れる動きを繰り返す。

図９（Ａ）〜（Ｄ）に、動画Ａと動画Ｂに含まれる画像の一例を示す。図９（Ａ）は、動画Ａに含まれる、視点が建物から遠い画像である。図９（Ｂ）は、動画Ａに含まれる、視点が建物に近い画像である。図９（Ｃ）は、動画Ｂに含まれる、視点が建物から遠い画像である。図９（Ｄ）は、動画Ｂに含まれる、視点が建物に近い画像である。

動画Ａでは、映像が一つの連続した建物で構成されており、画面周辺もひとつながりになっている。一方、動画Ｂでは、画面周辺はいくつかの分かれた建物で構成されている。

動画Ａ及び動画Ｂは、ハイパーラプス（Ｈｙｐｅｒ−ｌａｐｓｅ）動画である。ハイパーラプスは、タイムラプス（Ｔｉｍｅ−ｌａｐｓｅ）の一種である。ハイパーラプス動画は、カメラを動かしながら連続して撮影した静止画を繋ぎ合わせて作成される。静止画の連続撮影から動画を作成するため、被写体のブレの影響が排除できる。また、カメラを動かす際に生じる予期せぬ映像の揺れは、デジタル処理によって調整することが可能であり、自然でブレのない動きのスムーズな映像を作成することができる。

動画Ａ及び動画Ｂは、もともとの、視点が建物に近づく映像に、逆再生映像を加えることで、被写体が奥から手前へ、手前から奥へと連続して移動を繰り返す映像とした。

動画Ａの長さは４．６０秒であり、１サイクル（再生１回＋逆再生１回を指す）９．２０秒である。動画Ｂの長さは、５．９７秒であり、１サイクル１１．９４秒である。１回の測定では、３サイクル再生した。

動画Ｃ（Ｖｉｄｅｏ Ｃ）は、７秒の動画を３０ｆｐｓで１０種類繋ぎ合わせて作成した（表２参照）。１０種類の動画に含まれる画像の一例を、図１０（Ａ）〜（Ｊ）に示す。動画Ｃは、１回の測定で１回再生した（７０秒）。

動画Ｃは、動画Ａ及び動画Ｂよりも複雑な構成である。動画Ｃを用いて実験を行うことで、様々なシーン同士での相関の比較を行うこと、及びシーンチェンジの影響の確認を行うことができる。

図１１に、実験の手順を示す。

［Ｐｒａｃｔｉｃｅ］
まず初めに、各被験者は、動画Ｃを用いて実験の練習を行った。動画Ｃは、レバーを直感的に使用すること及び焦点距離の測定の双方が難しいため、練習では動画Ｃを用いた。被験者は、練習中に、レバーの使い方について自由に質問することができる。練習は、オペレータにとって、より高精度で焦点距離の測定を行うために、焦点距離の測定を妨げる可能性のある点を被験者に指摘できる時間となる。例えば、目を大きく開ける、視点をディスプレイの中心から極力動かさない等を、被験者に依頼する。

［Ｂａｓｅｌｉｎｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ］
次に、各被験者における、ディスプレイまでの焦点距離のベースラインを測定した。被験者は、白い背景に黒い十字が表示された静止画を１５秒間観察した。ベースラインの測定は、液晶ディスプレイと有機ＥＬディスプレイ、単眼（利き目）と両眼を組み合わせた計４種類の条件それぞれで行った。被験者への条件の提示順序はランダムとした。

［Ｖｉｄｅｏ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ］
次に、液晶ディスプレイ及び有機ＥＬディスプレイ、並びに、動画Ａ〜動画Ｃを用いて、焦点距離の測定と、レバーを用いた感性評価とを同時に行った。各被験者は、液晶ディスプレイと有機ＥＬディスプレイ、動画Ａ〜動画Ｃ、観視条件（Ｖｉｅｗｉｎｇ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）（単眼（１ ｅｙｅ）（利き目（Ｄｏｍｉｎａｎｔ ｅｙｅ））と両眼（Ｂｏｔｈ ｅｙｅｓ、２ ｅｙｅｓ））を組み合わせた計１２種類の条件で実験を行った。被験者への条件の提示順序はランダムとした（１２ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｒａｎｄｏｍ ｏｒｄｅｒ）。

［Ｂａｓｅｌｉｎｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ］
その後再び、各被験者における、ディスプレイまでの焦点距離のベースラインを測定した。測定の詳細は、先に行った内容と同様である。

焦点距離の測定結果には、多くのノイズ、ギャップ、及びスパイクが観察された。これらの頻度及び傾向は、被験者によって大きく異なることが確認された。特に、被験者のまぶたやまつ毛が瞳孔に重なる場合、または、瞳孔径が小さすぎる場合には、正確な測定が難しいことがわかった。

焦点距離が−１Ｄ以上−５Ｄ以下（２０ｃｍ以上１００ｃｍ以下）の範囲外の場合、まばたきによる影響、または、測定の失敗によるスパイクであると考えられるため、データの削除を行った。つまり、以降では、焦点距離が−１Ｄ以上−５Ｄ以下の範囲のデータのみを用いた。なお、Ｄとは、メートルの逆数である。

残ったデータに関して、移動平均を用いてスムージングを行い、ノイズを除去した。スムージングを行いたいポイントと、その前後８ポイントとの計１７ポイントから、値の上位及び下位それぞれ３ポイントを除外し（３６％のトリミング）、残りの１１ポイントの平均値を求めた。このような処理を全ポイントで行い、スムージングデータを得た。

感性評価で得られたレバーの位置に対応する値は、被験者ごとに、０以上１以下の値に規格化した。０が、レバーで最も手前と評価された部分であり、１が、レバーで最も奥と評価された部分である。また、焦点距離のデータと同様に、スムージングを行い、ノイズを除去した。

それぞれスムージングした焦点距離のデータ及び感性評価のデータを用いて、各シーンでの焦点距離と、レバーを用いた感性評価と、の相関を、ピアソンの積率相関係数によって計算した。なお、各被験者の焦点距離のベースラインは、被験者毎の全てのベースライン測定の平均値を用いた。計算で得たベースラインを、焦点距離の測定値から差し引いた値を、被験者の焦点距離のデータとした。つまり、ベースラインが０Ｄとなる。

測定条件毎に、動画の全サイクルの相関平均を計算した。動画Ａ〜動画Ｃで、焦点距離と感性評価の相関平均が最も高かった結果を図１２〜図１４に示す。なお、全て異なる被験者の結果である。図１２〜図１４に示すグラフにおいて、縦軸は、Ａｃｃｏｍｍｏｄａｔｉｏｎ（単位：Ｄ）及びｎ３Ｄ−ｌｅｖｅｒ（任意単位）であり、横軸は、Ｔｉｍｅ（単位：ｓ）である。各グラフには、生データ（Ｒａｗ ｄａｔａ）、スムージングデータ（Ｓｍｏｏｔｈｅｄ）、レバーのデータ（Ｌｅｖｅｒ）を示す。図１２及び図１３に示すグラフは、Ｃｙｃｌｅ １、Ｃｙｃｌｅ ２、Ｃｙｃｌｅ ３の３つの部分を有する。

図１２は、液晶ディスプレイに表示された動画Ａを、両眼で観察した際の焦点距離と感性評価の結果である。図１２では、各サイクルで、スムージングした焦点距離のデータとスムージングした感性評価のデータとの間に、高い相関が確認された。１サイクル目の相関平均は０．９５、２サイクル目の相関平均は０．８６、３サイクル目の相関平均は０．９４、全サイクルの相関平均は、０．９２であった。

比較のため、図１２におけるスムージング前の焦点距離と、スムージング後の感性評価との相関を、ピアソンの積率相関係数によって計算した。１サイクル目の相関平均は０．６７、２サイクル目の相関平均は０．８１、３サイクル目の相関平均は０．７４であった。このことから、焦点距離のデータは、スムージングすることでノイズが低減され、感性評価のデータとの相関が高まったことがわかる。

図１３は、有機ＥＬディスプレイに表示された動画Ｂを、両眼で観察した際の焦点距離と感性評価の結果である。図１３では、１サイクル目と２サイクル目の境界付近を除いて、スムージングした焦点距離のデータと、スムージングした感性評価のデータのピークがほぼ一致していた。１サイクル目の相関平均は０．６０、２サイクル目の相関平均は０．８９、３サイクル目の相関平均は０．８６、全サイクルの相関平均は、０．７８であった。

図１４は、有機ＥＬディスプレイに表示された動画Ｃを、単眼で観察した際の焦点距離と感性評価の結果である。図１４のシーン毎の相関を表３に示す。動画Ｃ全体の相関平均は、０．５６であった。

動画Ｃでは、シーンによって、スムージングした焦点距離のデータと、スムージングした感性評価のデータと、の相関の度合いはまちまちであった。全１０シーン中、０．７以上の高い相関が得られたシーンは５つであり、０．４以上０．７未満の相関が得られたシーンは３つであり、８０％のシーンで相関が認められた。このことから、複雑なコンテンツの評価を十分に行えることが示された。相関が低いシーンは、立体感が得られにくい、またはシーンチェンジの影響等により、レバーの操作または焦点の調節を円滑に行うことが難しい内容であったことが考えられる。

次に、動画Ａ及び動画Ｂを用いた実験のうち、測定が正しく行われなかった分のデータを削除するため、フィルタリングを行った。

４人の評価者によって、動画Ａ及び動画Ｂの全ての焦点距離測定の生データ、焦点距離測定のスムージングデータ、及びレバーを用いた感性評価の規格化したデータに関して、測定が正しく行えているか（有効なデータであるか）、感性的な評価・判定を行った。なお、先入観を排除するため、評価者は、互いの評価内容、及び、どの条件で取得されたデータであるか、が全くわからない環境で評価を行った。

まず、１つ目のフィルターでは、焦点距離測定の生データが４０％以上失われているサイクルを除外した。このフィルターは、４人の評価者が、焦点距離測定の生データが十分に取得できているかを判断する基準が約４０％であったことから決定した。

２つ目のフィルターでは、４人の評価者のうち２人以上が、レバーの使用方法が適切ではない、または、データのノイズが大きくデータの信頼性が低い、と判断したサイクルを除外した。

図１５に、フィルタリング前後での相関分布を示す。図１５に示すグラフにおいて、縦軸は測定数（Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）であり、横軸は、相関係数（Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ）である。図１５には、１つ目のフィルターで除いたデータ（Ｆｉｌｔｅｒ １、ｎ＝１４０）、２つ目のフィルターで除いたデータ（Ｆｉｌｔｅｒ ２、ｎ＝６０５）、フィルタリング後に残ったデータ（Ｒｅｍａｉｎｉｎｇ、ｎ＝５９１）を示す。図１６に、フィルタリング後の、各条件における相関平均（Ｍｅａｎ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）及び標準誤差を示す。表４に、フィルタリング後の、各条件における相関平均、標準偏差、及び標準誤差を示す。

図１５のフィルタリング後の相関分布から、相関が低いデータまたは負の相関があるデータに比べて、正の相関があるデータが多く得られていることがわかった。特に、０．６より大きく１．０以下の値のデータが多く得られていることがわかった。２つのフィルターで削除されるデータは、相関分布の全体に存在することから、生体データを取得する測定系では、データの取得ミス及びノイズが生じやすいことがわかる。このことから、被験者の生体データを適切に検出することができるか、事前に確認することは重要であるといえる。

図１６及び表４に示す有機ＥＬディスプレイと液晶ディスプレイの比較では、相関平均に統計的な有意差が見られなかった。以下に述べる２つのことから、有機ＥＬディスプレイと液晶ディスプレイの本質的な違いがノイズで埋もれてしまった可能性がある。１つ目に、２つのディスプレイは、精細度が同等かつ十分に高く、被験者がｎ３Ｄを得るために十分な性能を持っていた。２つ目に、有機ＥＬディスプレイと液晶ディスプレイの本質的な違いには、コントラスト及び色再現性が挙げられるが、焦点距離を測定する装置で用いるハーフミラーが黄色味がかっており、ディスプレイ本来の色を被験者が感じられなかった可能性がある。そのため、有機ＥＬディスプレイの特長が阻害され、有機ＥＬディスプレイと液晶ディスプレイの結果に差が生じなかったと考えられる。

図１６及び表４に示す動画Ａと動画Ｂの比較では、相関平均に統計的な有意差が見られなかった。映像の構成が似ている動画Ａと動画Ｂの間で、相関平均に差が生じなかったことで、信頼性の高い測定ができていることが示唆される。動画Ａ〜動画Ｃはいずれも焦点距離と感性評価に相関が得られた。特に、動画Ａと動画Ｂは、それぞれ、動画Ｃよりも高い相関が得られた。動画Ｃは、時間が長く、部分的には高い相関が得られても、全体を通して高い相関を得ることは困難であった。多くのシーンチェンジ及び多様な景色が含まれているため、ディスプレイの同じ箇所を見続けることが難しく、焦点測定が困難であった。

シーンチェンジの際、コンテンツの輝度変化等により、感性由来ではない生理反応が生じることがある。例えば、瞳孔径は輝度に大きく依存する。焦点は瞳孔径の変化に連動して変化することがあるため、感性評価と焦点距離との相関がとれなくなる場合がある。また、シーンチェンジの際に、被験者は、映像の把握、認知に時間を要するため、生理反応に比べて感性評価が遅れることもある。

図１６及び表４に示す単眼と両眼の比較では、相関平均に統計的な有意差が見られ、単眼の方が、相関平均が高いことが確認された。両眼の状態では、両眼視差及び輻輳角等、立体認識に非常に強く関与する要因が存在するが、単眼の状態では、それら立体認識における絶対的要因がなくなることで、脳をだましやすくなり、その結果、ｎ３Ｄが得られやすく、高い相関が得られたと考えられる。これは過去の多くの知見と一致する結果である。なお、両眼の場合でも、十分な相関が確認された。

図１７（Ａ）〜（Ｃ）に、フィルタリング後の、各条件における相関分布を示す。図１７（Ａ）〜（Ｃ）に示すグラフにおいて、縦軸は、Ｒｅｌａｔｉｖｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙであり、横軸は、Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒである。

図１７（Ａ）は、有機ＥＬディスプレイと液晶ディスプレイを比較した相関分布である。図１７（Ａ）に示すように、０．８より大きく１．０以下の部分及び−０．２より大きく０以下の部分で、標準誤差以上の差が生じている。０．８より大きく１．０以下の最も相関が高い領域では、有機ＥＬディスプレイの方が高い割合でデータが存在している。また、−０．２より大きく０以下の、正の相関が認められない領域では、液晶ディスプレイの方が高い割合でデータが存在している。このことから、相関平均では統計的有意差は見られなかったものの、有機ＥＬディスプレイの方が液晶ディスプレイに比べて、相関の高いデータを得やすいと考えられる部分もある。

図１７（Ｂ）は、単眼と両眼を比較した相関分布である。０．６より大きく１．０以下の相関が高い領域では、単眼の方が高い割合でデータが存在しており、かつ、０．６より大きく０．８以下の領域では、標準誤差以上の差が生じている。相関平均で得られた結果との整合性が取れており、単眼の方が、ｎ３Ｄが得られやすく、感性評価と焦点距離の相関が高くなったと考えられる。

図１７（Ｃ）は、動画Ａと動画Ｂを比較した相関分布である。相関平均では差はなかったが、相関分布では標準誤差以上の差が見られる部分が存在する。特に、−１．０以上−０．８以下、及び０．８より大きく１．０以下の正または負の相関が非常に高い領域において、動画Ａの方が優れた結果が得られている。相関という意味では正の相関と負の相関は同様の意味を持つため、正及び負の相関が非常に高いデータが得られる動画Ａの方が、ｎ３Ｄの評価に向いていると考えることもできる。

図１７（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、全ての条件で、０．６より大きく１．０以下の範囲にピークが存在し、その他は、平坦であることが確認された。このことから、高い正の相関があるデータが多く得られていることがわかった。

本実施例の結果により、高精細なディスプレイでは、ｎ３Ｄが観測できることがわかった。また、ディスプレイが与えるｎ３Ｄを評価する際に適切なコンテンツの条件の一例がわかった。また、立体感は、両眼よりも単眼で強く感じられることがわかった。

本実施例の結果から、全ての条件において、観察者の焦点調節機能と、観察者が得る立体感と、には相関があることがわかった。

本実施例により、焦点距離とｎ３Ｄの強さとの間に高い相関を得るために、また、信頼性の高いデータを得るために、必要な事項が確認できた。

実験には、焦点調節能力が十分に高い被験者に協力してもらうことが好ましい。まぶたが瞳を隠さず、まつげが瞳孔にかからない被験者が好ましい。

フィルタリング及びスムージングは、それぞれ、本実施例の方法に限定されない。レバーの操作と焦点調節の間に生じる生理的または感覚的な遅延を補正することで、さらに正確なデータ分析が可能となる。また、ｎ３Ｄが得られている前提で、被験者がレバーをどのように動かすかを想定したデータを作成することで、測定で得られたレバーのデータ及び焦点調節のデータのどの部分が相関を低下させる要因になっているのかを判断することができる。動画Ａ及び動画Ｂのような周期性のある動画では、レバーの動きの想定値を作成することが容易である。

本実施例では、本発明の一態様を適用することで、焦点距離の測定と、ｎ３Ｄの強さの感性評価と、を同時に行うことができた。そして、焦点距離の測定のデータと、感性評価のデータと、の間の相関を求めることができた。

１０Ａ 評価システム
１０Ｂ 評価システム
１０Ｃ 評価システム
１０Ｄ 評価システム
２０ 測定システム
２１Ａ 測定システム
２１Ｂ 測定システム
２２Ａ 解析システム
２２Ｂ 解析システム
１１１ 処理部
１１１ａ 処理部
１１１ｂ 処理部
１１２ 記憶部
１１２ａ 記憶部
１１２ｂ 記憶部
１１３ 入力部
１１３ａ 入力部
１１３ｂ 入力部
１１４ 出力部
１１４ａ 出力部
１１４ｂ 出力部
１１７ 撮像部
１２１ 感性データ取得部
１２２ 生体データ取得部
１２３ ディスプレイ
１２４ 紙
１２５ 椅子
１４１ 表示部
１４１ａ 表示部
１４１ｂ 表示部
１４２ 音声出力部
１４３ 通信部
１４３ａ 通信部
１４３ｂ 通信部
１４４ 外部接続端子

Claims (17)

1. 感性データ取得部、生体データ取得部、処理部、記憶部、及び出力部を有する測定システムであり、
   前記感性データ取得部は、感性データを取得する機能を有し、
   前記生体データ取得部は、生体データを取得する機能を有し、
   前記記憶部は、前記感性データ及び前記生体データを格納する機能を有し、
   前記処理部は、前記感性データ取得部及び前記生体データ取得部を制御する機能を有し、
   前記出力部は、前記感性データ及び前記生体データを出力する機能を有し、
   前記測定システムは、前記感性データと前記生体データとを同時に取得する機能を有する、測定システム。
2. 請求項１において、
   前記出力部は、外部接続端子及び通信部のうち一方または双方を有する、測定システム。
3. 請求項１または２において、
   表示部を有し、
   前記表示部は、コンテンツを表示する機能を有し、
   前記測定システムは、被験者が前記コンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得する機能を有する、測定システム。
4. 請求項１または２において、
   撮像部を有し、
   前記撮像部は、前記被験者を撮影する機能を有する、測定システム。
5. 請求項１または２において、
   音声出力部を有する、測定システム。
6. 感性データ取得部、生体データ取得部、処理部、記憶部、及び出力部を有する評価システムであり、
   前記感性データ取得部は、感性データを取得する機能を有し、
   前記生体データ取得部は、生体データを取得する機能を有し、
   前記記憶部は、プログラムを格納する機能を有し、
   前記処理部は、前記感性データ取得部及び前記生体データ取得部を制御する機能と、前記プログラムを読み出す機能と、前記感性データ、前記生体データ、及び前記プログラムを用いて演算を行い、解析データを生成する機能と、前記解析データを前記出力部に供給する機能と、を有し、
   前記出力部は、前記解析データを出力する機能を有し、
   前記評価システムは、前記感性データと前記生体データとを、同時に取得する機能を有する、評価システム。
7. 請求項６において、
   前記出力部は、第１の表示部、外部接続端子、及び通信部のうち一方または双方を有する、評価システム。
8. 請求項６または７において、
   第２の表示部を有し、
   前記第２の表示部は、コンテンツを表示する機能を有し、
   前記評価システムは、被験者が前記コンテンツを観察している間に、感性データと生体データとを同時に取得する機能を有する、評価システム。
9. 測定システム及び解析システムを有する評価システムであり、
   前記測定システムは、感性データ取得部、生体データ取得部、第１の処理部、第１の記憶部、及び第１の通信部を有し、
   前記解析システムは、第２の処理部、第２の記憶部、及び第２の通信部を有し、
   前記感性データ取得部は、感性データを取得する機能を有し、
   前記生体データ取得部は、生体データを取得する機能を有し、
   前記第１の記憶部は、前記感性データ及び前記生体データを格納する機能を有し、
   前記第２の記憶部は、プログラムを格納する機能を有し、
   前記第１の処理部は、前記感性データ取得部及び前記生体データ取得部を制御する機能を有し、
   前記第１の通信部は、前記感性データ及び前記生体データを、前記第２の通信部に供給する機能を有し、
   前記第２の通信部は、前記感性データ及び前記生体データを、前記第２の処理部に供給する機能を有し、
   前記第２の処理部は、前記プログラムを読み出す機能と、前記感性データ、前記生体データ、及び前記プログラムを用いて演算を行い、解析データを生成する機能と、を有し、
   前記測定システムは、前記感性データと前記生体データとを、同時に取得する機能を有する、評価システム。
10. 請求項９において、
    前記第２の処理部は、解析データを前記第２の通信部に供給する機能を有し、
    前記第２の通信部は、前記解析データを出力する機能を有する、評価システム。
11. 請求項９または１０において、
    前記解析システムは、出力部を有し、
    前記第２の処理部は、解析データを前記出力部に供給する機能を有し、
    前記出力部は、前記解析データを出力する機能を有する、評価システム。
12. 請求項９または１０において、
    前記測定システムは、撮像部を有し、
    前記撮像部は、前記被験者を撮影する機能を有する、評価システム。
13. 請求項９または１０において、
    前記測定システムは、音声出力部を有する、評価システム。
14. 被験者がコンテンツを観察している間に、第１の感性データと第１の生体データを同時に取得する、第１のステップと、
    前記第１の感性データと前記第１の生体データとを出力する、第２のステップと、を有する、測定方法。
15. 請求項１４において、
    被験者が基準のコンテンツを観察している間に、基準となる第２の感性データ及び基準となる第２の生体データの一方または双方を取得する、第３のステップを、前記第２のステップよりも前に行い、
    前記第２のステップでは、前記第２の感性データ及び前記第２の生体データの一方または双方を用いて、前記第１の感性データ及び前記第１の生体データの一方または双方を補正する、測定方法。
16. 被験者がコンテンツを観察している間に、第１の感性データと第１の生体データを同時に取得する、第１のステップと、
    前記第１の感性データと前記第１の生体データとを解析し、前記第１の感性データと前記第１の生体データの相関を求める、第２のステップと、を有する、評価方法。
17. 請求項１６において、
    被験者が基準のコンテンツを観察している間に、基準となる第２の感性データ及び基準となる第２の生体データの一方または双方を取得する、第３のステップを、前記第２のステップよりも前に行い、
    前記第２のステップでは、前記第２の感性データ及び前記第２の生体データの一方または双方を用いて、前記第１の感性データ及び前記第１の生体データの一方または双方を補正する、評価方法。

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