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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024066779
(43)【公開日】2024-05-16
(54)【発明の名称】情報処理システムおよびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06T 7/00 20170101AFI20240509BHJP
B41J 2/525 20060101ALI20240509BHJP
G06T 7/90 20170101ALI20240509BHJP
G06V 10/56 20220101ALI20240509BHJP
【ＦＩ】
G06T7/00 130
B41J2/525
G06T7/90 A
G06V10/56
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022176464
(22)【出願日】2022-11-02
(71)【出願人】
【識別番号】000005496
【氏名又は名称】富士フイルムビジネスイノベーション株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100104880
【弁理士】
【氏名又は名称】古部 次郎
(74)【代理人】
【識別番号】100125346
【弁理士】
【氏名又は名称】尾形 文雄
(72)【発明者】
【氏名】藤原 咲記
(72)【発明者】
【氏名】照井 千絵
(72)【発明者】
【氏名】横瀬 太郎
【テーマコード（参考）】
2C262
5L096
【Ｆターム（参考）】
2C262AA23
2C262AB17
2C262AC02
2C262BA03
2C262BA16
2C262BA18
2C262BA19
2C262BC01
2C262BC17
2C262EA10
2C262GA57
5L096AA02
5L096AA06
5L096BA18
5L096CA01
5L096DA02
5L096EA39
5L096FA33
5L096FA52
5L096GA40
5L096GA41
5L096GA51
5L096JA11
(57)【要約】
【課題】ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できるようにする。
【解決手段】情報処理システムを構成する管理サーバ１０は、制御部１１を備え、制御部１１では、抽出部１０２が、１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象ドキュメントを構成する色の特徴量を抽出し、評価部１０５が、特徴量が予め定められた条件を満たす色の評価対象ドキュメントにおける状態に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行い、送信制御部１０７が、評価部１０５による評価の結果をユーザ端末に向けて送信する制御を行う。
【選択図】図３
【解決手段】情報処理システムを構成する管理サーバ１０は、制御部１１を備え、制御部１１では、抽出部１０２が、１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象ドキュメントを構成する色の特徴量を抽出し、評価部１０５が、特徴量が予め定められた条件を満たす色の評価対象ドキュメントにおける状態に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行い、送信制御部１０７が、評価部１０５による評価の結果をユーザ端末に向けて送信する制御を行う。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
１または複数のプロセッサを備え、
前記１または複数のプロセッサは、
１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出し、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行い、
前記評価の結果を出力する制御を行うことを特徴とする、
情報処理システム。
前記１または複数のプロセッサは、
１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出し、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行い、
前記評価の結果を出力する制御を行うことを特徴とする、
情報処理システム。
【請求項2】
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量として、前記色の三属性である彩度、明度、および色相の各々を抽出し、
前記彩度および前記明度が予め定められた範囲にある前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項１に記載の情報処理システム。
前記特徴量として、前記色の三属性である彩度、明度、および色相の各々を抽出し、
前記彩度および前記明度が予め定められた範囲にある前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項3】
前記１または複数のプロセッサは、前記色のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色として予め定められた色の前記ドキュメントの全体における色相のばらつきに基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項２に記載の情報処理システム。
請求項２に記載の情報処理システム。
【請求項4】
前記１または複数のプロセッサは、予め定められた色として、赤、黄、緑、および青からなる心理四原色の前記ドキュメントにおける出現の頻度の標準偏差に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項３に記載の情報処理システム。
請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項5】
前記１または複数のプロセッサは、ＨＳＶ色空間のＳおよびＶの各々の最大値が１００である場合における、前記彩度を示す当該Ｓの値が６０以上であり、前記明度を示す当該Ｖの値が８０以上である前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項２乃至４のいずれかに記載の情報処理システム。
請求項２乃至４のいずれかに記載の情報処理システム。
【請求項6】
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量としての色調を抽出し、
前記色調が予め定められた１または複数の色調と同程度の前記色の前記ドキュメントにおける色数に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項１に記載の情報処理システム。
前記特徴量としての色調を抽出し、
前記色調が予め定められた１または複数の色調と同程度の前記色の前記ドキュメントにおける色数に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項7】
前記１または複数のプロセッサは、ＰＣＣＳの色調のうち、前記予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項６に記載の情報処理システム。
請求項６に記載の情報処理システム。
【請求項8】
前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを前記色調ごとに行うことを特徴とする、
請求項７に記載の情報処理システム。
請求項７に記載の情報処理システム。
【請求項9】
前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを色相ごとに行うことを特徴とする、
請求項７または８に記載の情報処理システム。
請求項７または８に記載の情報処理システム。
【請求項10】
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態を示す情報と、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とを対応付けてデータベースに記憶して管理する制御を行い、
前記データベースに記憶され管理されている情報を用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項１に記載の情報処理システム。
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態を示す情報と、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とを対応付けてデータベースに記憶して管理する制御を行い、
前記データベースに記憶され管理されている情報を用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項11】
前記１または複数のプロセッサは、
前記データベースに記憶されている情報のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報を目的関数とし、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の当該ドキュメントにおける状態を示す情報を説明変数とする学習モデルを生成し、
生成した前記学習モデルを用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項１０に記載の情報処理システム。
前記データベースに記憶されている情報のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報を目的関数とし、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の当該ドキュメントにおける状態を示す情報を説明変数とする学習モデルを生成し、
生成した前記学習モデルを用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、
請求項１０に記載の情報処理システム。
【請求項12】
コンピュータに、
１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出する機能と、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価する機能と、
前記評価の結果を出力する制御を行う機能と、
を実現させるためのプログラム。
１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出する機能と、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価する機能と、
前記評価の結果を出力する制御を行う機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システムおよびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
画像から抽出された特徴量に基づいて、その画像を視認した者が受け得る印象を評価する技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許４７７５１２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
このような技術では、予め定められた種類の印象に対応付けられた特徴量を有するかどうかが画像ごとに評価されるが、１または複数の画像またはテキストを含むドキュメント全体を視認した者が受け得る印象については評価されない。これに対して、例えば、広告、案内、説明等に用いられるドキュメントは、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象が重要視される。
【0005】
本発明の目的は、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できるようにすることにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
請求項１に記載された発明は、１または複数のプロセッサを備え、前記１または複数のプロセッサは、１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出し、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行い、前記評価の結果を出力する制御を行うことを特徴とする、情報処理システムである。
請求項２に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記特徴量として、前記色の三属性である彩度、明度、および色相の各々を抽出し、前記彩度および前記明度が予め定められた範囲にある前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項３に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記色のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色として予め定められた色の前記ドキュメントの全体における色相のばらつきに基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項３に記載の情報処理システムである。
請求項４に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、予め定められた色として、赤、黄、緑、および青からなる心理四原色の前記ドキュメントにおける出現の頻度の標準偏差に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項３に記載の情報処理システムである。
請求項５に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、ＨＳＶ色空間のＳおよびＶの各々の最大値が１００である場合における、前記彩度を示す当該Ｓの値が６０以上であり、前記明度を示す当該Ｖの値が８０以上である前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項２乃至４のいずれかに記載の情報処理システムである。
請求項６に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記特徴量としての色調を抽出し、前記色調が予め定められた１または複数の色調と同程度の前記色の前記ドキュメントにおける色数に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項７に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、ＰＣＣＳの色調のうち、前記予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項６に記載の情報処理システムである。
請求項８に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを前記色調ごとに行うことを特徴とする、請求項７に記載の情報処理システムである。
請求項９に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを色相ごとに行うことを特徴とする、請求項７または８に記載の情報処理システムである。
請求項１０に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態を示す情報と、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とを対応付けてデータベースに記憶して管理する制御を行い、前記データベースに記憶され管理されている情報を用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項１１に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記データベースに記憶されている情報のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報を目的関数とし、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の当該ドキュメントにおける状態を示す情報を説明変数とする学習モデルを生成し、生成した前記学習モデルを用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、請求項１０に記載の情報処理システムである。
請求項１２に記載された発明は、コンピュータに、１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出する機能と、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価する機能と、前記評価の結果を出力する制御を行う機能と、を実現させるためのプログラムである。
請求項２に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記特徴量として、前記色の三属性である彩度、明度、および色相の各々を抽出し、前記彩度および前記明度が予め定められた範囲にある前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項３に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記色のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色として予め定められた色の前記ドキュメントの全体における色相のばらつきに基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項３に記載の情報処理システムである。
請求項４に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、予め定められた色として、赤、黄、緑、および青からなる心理四原色の前記ドキュメントにおける出現の頻度の標準偏差に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項３に記載の情報処理システムである。
請求項５に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、ＨＳＶ色空間のＳおよびＶの各々の最大値が１００である場合における、前記彩度を示す当該Ｓの値が６０以上であり、前記明度を示す当該Ｖの値が８０以上である前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項２乃至４のいずれかに記載の情報処理システムである。
請求項６に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記特徴量としての色調を抽出し、前記色調が予め定められた１または複数の色調と同程度の前記色の前記ドキュメントにおける色数に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項７に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、ＰＣＣＳの色調のうち、前記予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、請求項６に記載の情報処理システムである。
請求項８に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを前記色調ごとに行うことを特徴とする、請求項７に記載の情報処理システムである。
請求項９に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを色相ごとに行うことを特徴とする、請求項７または８に記載の情報処理システムである。
請求項１０に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態を示す情報と、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とを対応付けてデータベースに記憶して管理する制御を行い、前記データベースに記憶され管理されている情報を用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、請求項１に記載の情報処理システムである。
請求項１１に記載された発明は、前記１または複数のプロセッサは、前記データベースに記憶されている情報のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報を目的関数とし、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の当該ドキュメントにおける状態を示す情報を説明変数とする学習モデルを生成し、生成した前記学習モデルを用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、請求項１０に記載の情報処理システムである。
請求項１２に記載された発明は、コンピュータに、１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出する機能と、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価する機能と、前記評価の結果を出力する制御を行う機能と、を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【0007】
請求項１の本発明によれば、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価する情報処理システムを提供できる。
請求項２の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量として、色の三属性のうち彩度および明度に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項３の本発明によれば、ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色のばらつきに基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項４の本発明によれば、心理四原色のドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項５の本発明によれば、彩度および明度が予め定められた範囲にある色のドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項６の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量としての色調に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項７の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量として、ＰＣＣＳの色調のうち予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項８の本発明によれば、ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けが色調ごとに行われるので、色調の性質に応じた運用が可能となる。
請求項９の本発明によれば、ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けが色相ごとに行われるので、色相ごとの色調の性質に応じた運用が可能となる。
請求項１０の本発明によれば、特徴量が予め定められた条件を満たす色のドキュメントにおける状態を示す情報と、ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とがデータベースにて予め対応付けられているので、データベースにて予め対応付けられていない場合よりも効率的に評価を行うことが可能となる。
請求項１１の本発明によれば、評価を行うための学習モデルが生成され、その学習モデルを用いた評価が行われるので、学習モデルを用いない場合よりも効率的に評価を行うことが可能となる。また、評価結果を学習モデルにフィードバックすることができるので、評価結果の品質を向上させていくことができる。
請求項１２の本発明によれば、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価するプログラムを提供できる。
請求項２の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量として、色の三属性のうち彩度および明度に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項３の本発明によれば、ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色のばらつきに基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項４の本発明によれば、心理四原色のドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項５の本発明によれば、彩度および明度が予め定められた範囲にある色のドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項６の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量としての色調に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項７の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量として、ＰＣＣＳの色調のうち予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
請求項８の本発明によれば、ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けが色調ごとに行われるので、色調の性質に応じた運用が可能となる。
請求項９の本発明によれば、ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けが色相ごとに行われるので、色相ごとの色調の性質に応じた運用が可能となる。
請求項１０の本発明によれば、特徴量が予め定められた条件を満たす色のドキュメントにおける状態を示す情報と、ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とがデータベースにて予め対応付けられているので、データベースにて予め対応付けられていない場合よりも効率的に評価を行うことが可能となる。
請求項１１の本発明によれば、評価を行うための学習モデルが生成され、その学習モデルを用いた評価が行われるので、学習モデルを用いない場合よりも効率的に評価を行うことが可能となる。また、評価結果を学習モデルにフィードバックすることができるので、評価結果の品質を向上させていくことができる。
請求項１２の本発明によれば、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価するプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施の形態が適用される情報処理システムの全体構成の一例を示す図である。
【図2】本実施の形態が適用される情報処理装置としての管理サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図3】管理サーバの制御部の機能構成の一例を示す図である。
【図4】管理者端末の制御部の機能構成の一例を示す図である。
【図5】ユーザ端末の制御部の機能構成の一例を示す図である。
【図6】管理サーバの全体的な処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図7】印象の評価に用いる特徴量として算出する処理として、彩度および明度が予め定められた範囲にある色の出現頻度を算出する処理の流れの一例を示す図である。
【図8】印象の評価に用いる特徴量として算出する処理として、心理四原色に該当する色の出現頻度の標準偏差を算出する処理の流れの一例を示す図である。
【図9】印象の評価に用いる特徴量として算出する処理として、予め定められた色調を持つ出現頻度だけを抽出し、印象の強さを考慮して色調ごとに重み付けを行い、算出した出現頻度を算出する処理の流れの一例を示す図である。
【図10】管理者端末の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図11】ユーザ端末の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図12】（Ａ）および（Ｂ）は、印象の評価に用いる特徴量を算出する際に用いられる閾値の具体例を示す図である。
【図13】印象の評価に用いる特徴量を算出する際に用いられるルックアップテーブル（ＬＵＴ）の具体例を示す図である。
【図14】色調とカラーラベルとの組み合わせごとの出現数の具体例を示す図である。
【図15】特徴量を算出する際に行われる重み付けの具体例を示す図である。
【図16】「にぎやかさ」以外の印象の評価を行う場合の具体例を示す図である。
【図17】「にぎやかさ」以外の印象の評価を行う場合の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
（情報処理システムの構成）
図１は、本実施の形態が適用される情報処理システム１の全体構成の一例を示す図である。
情報処理システム１は、管理サーバ１０と、管理者端末３０と、ユーザ端末５０との各々とがネットワーク９０を介して接続されることにより構成されている。ネットワーク９０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等である。
（情報処理システムの構成）
図１は、本実施の形態が適用される情報処理システム１の全体構成の一例を示す図である。
情報処理システム１は、管理サーバ１０と、管理者端末３０と、ユーザ端末５０との各々とがネットワーク９０を介して接続されることにより構成されている。ネットワーク９０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等である。
【0010】
管理サーバ１０は、情報処理システム１の全体の管理をするサーバとしての情報処理装置である。管理サーバ１０は、管理者端末３０およびユーザ端末５０の各々から送信されてくる各種の情報を取得し、各種の処理を行う。また、管理サーバ１０は、管理者端末３０およびユーザ端末５０の各々に向けて各種の情報を送信する。
【0011】
例えば、管理サーバ１０は、１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメント（以下、「評価対象ドキュメント」と呼ぶ。）を構成する色の特徴量を抽出する。「色の特徴量」としては、例えば、色の三属性（彩度、明度、色相）が挙げられる。色の三属性のうち、「彩度」とは、色の鮮やかさを示す度合のことをいう。彩度は、高くなるほど目を惹く効果が得られる。また、色の三属性のうち、「明度」とは、色の明るさを示す度合のことをいう。明度は、高くなるほど明るく柔らかな印象を与える効果が得られる。また、色の属性のうち、「色相」とは、例えば、赤、青、黄色といった色の相違のことをいう。また、「色調」とは、色の三属性のうち明度および彩度で色の調子を表すものである。
【0012】
また、管理サーバ１０は、抽出した色の特徴量が予め定められた条件を満たす色の評価対象ドキュメントにおける状態に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行い、その評価の結果をユーザ端末５０に向けて送信する。本実施の形態において、「予め定められた条件」としては、例えば、彩度および明度が予め定められた範囲にあるかどうか、彩度および明度が予め定められた閾値を超えるかどうか、色調が予め定められた範囲にあるかどうか、色調が予め定められた閾値を超えるかどうか、色調が予め定められた１または複数の色調と同程度であるかどうか、などが挙げられる。
【0013】
本実施の形態において、彩度および明度の範囲は特に限定されないが、例えば、ＨＳＶ色空間のＳ（彩度）およびＶ（明度）の各々の最大値が１００である場合におけるＳ（彩度）の範囲を設定するための閾値を「６０」とし、Ｖ（明度）の範囲を設定するための閾値を「８０」として予め定めることもできる。なお、「予め定められた閾値」の具体例については、図１２を参照して後述する。
【0014】
管理者端末３０は、情報処理システム１の管理者が操作する情報処理装置である。管理者端末３０は、管理サーバ１０およびユーザ端末５０の各々から送信されてくる各種の情報を取得し、各種の処理を行う。また、管理者端末３０は、管理サーバ１０およびユーザ端末５０の各々に向けて各種の情報を送信する。例えば、管理者端末３０は、上述の「予め定められた条件」を設定するために入力された設定情報を取得し、管理サーバ１０に向けて送信する。なお、管理者端末３０の処理の詳細については後述する。
【0015】
ユーザ端末５０は、情報処理システム１を利用するユーザが操作する情報処理装置である。ユーザ端末５０は、管理サーバ１０および管理者端末３０の各々から送信されてくる各種の情報を取得し、各種の処理を行う。また、ユーザ端末５０は、管理サーバ１０および管理者端末３０の各々に向けて各種の情報を送信する。例えば、ユーザ端末５０は、管理サーバ１０から送信されてきた、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価の結果を示す情報を取得し、表示部に表示する。
【0016】
上述の情報処理システム１の構成は一例であり、情報処理システム１全体として上述の処理を実現させる機能を備えていればよい。このため、上述の処理を実現させる機能のうち、一部または全部を情報処理システム１内で分担してもよいし協働してもよい。すなわち、管理サーバ１０の機能の一部または全部を管理者端末３０やユーザ端末５０の機能としてもよいし、管理者端末３０の機能の一部または全部を管理サーバ１０やユーザ端末５０の機能としてもよい。また、ユーザ端末５０の機能の一部または全部を管理サーバ１０や管理者端末３０の機能としてもよい。さらに、情報処理システム１を構成する管理サーバ１０、管理者端末３０、およびユーザ端末５０の各々の機能の一部または全部を、図示せぬ他のサーバ等に移譲してもよい。これにより、情報処理システム１全体としての処理が促進され、また、処理を補完し合うことも可能となる。
【0017】
（管理サーバのハードウェア構成）
図２は、本実施の形態が適用される情報処理装置としての管理サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
管理サーバ１０は、制御部１１と、メモリ１２と、記憶部１３と、通信部１４と、操作部１５と、表示部１６とを有している。これらの各部は、データバス、アドレスバス、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）バス等で接続されている。
図２は、本実施の形態が適用される情報処理装置としての管理サーバ１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
管理サーバ１０は、制御部１１と、メモリ１２と、記憶部１３と、通信部１４と、操作部１５と、表示部１６とを有している。これらの各部は、データバス、アドレスバス、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）バス等で接続されている。
【0018】
制御部１１は、ＯＳ（基本ソフトウェア）やアプリケーションソフトウェア（応用ソフトウェア）等の各種ソフトウェアの実行を通じて管理サーバ１０の機能の制御を行うプロセッサである。制御部１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）で構成される。メモリ１２は、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、演算に際して作業エリアとして用いられる。メモリ１２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される。
【0019】
記憶部１３は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。記憶部１３は、例えばプログラムや各種設定データなどの記憶に用いられるＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、半導体メモリ等で構成される。記憶部１３には、各種情報を記憶するデータベースとして、例えば、印象ＤＢ１３１などが格納されている。印象ＤＢ１３１には、特徴量が予め定められた条件を満たす色の評価対象ドキュメントにおける状態を示す情報と、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とを対応付けた情報が記憶されている。
【0020】
通信部１４は、ネットワーク９０を介して管理者端末３０、ユーザ端末５０、および外部との間でデータの送受信を行う。操作部１５は、例えばキーボード、マウス、機械式のボタン、スイッチで構成され、入力操作を受け付ける。操作部１５には、表示部１６と一体的にタッチパネルを構成するタッチセンサも含まれる。表示部１６は、例えば情報の表示に用いられる液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイで構成され、画像やテキストのデータなどを表示する。
【0021】
（管理者端末およびユーザ端末のハードウェア構成）
管理者端末３０およびユーザ端末５０は、図２に示す管理サーバ１０のハードウェア構成と同様の構成を備えている。すなわち、管理者端末３０およびユーザ端末５０は、図２の制御部１１、メモリ１２、記憶部１３、通信部１４、操作部１５、および表示部１６の各々と同様の機能を有する、制御部、メモリ、記憶部、通信部、操作部、および表示部の各々を備えており、図示および説明を省略する。
管理者端末３０およびユーザ端末５０は、図２に示す管理サーバ１０のハードウェア構成と同様の構成を備えている。すなわち、管理者端末３０およびユーザ端末５０は、図２の制御部１１、メモリ１２、記憶部１３、通信部１４、操作部１５、および表示部１６の各々と同様の機能を有する、制御部、メモリ、記憶部、通信部、操作部、および表示部の各々を備えており、図示および説明を省略する。
【0022】
（管理サーバの制御部の機能構成）
図３は、管理サーバ１０の制御部１１の機能構成の一例を示す図である。
管理サーバ１０の制御部１１では、情報取得部１０１と、抽出部１０２と、変換部１０３と、算出部１０４と、評価部１０５と、情報管理部１０６と、送信制御部１０７とが機能する。
図３は、管理サーバ１０の制御部１１の機能構成の一例を示す図である。
管理サーバ１０の制御部１１では、情報取得部１０１と、抽出部１０２と、変換部１０３と、算出部１０４と、評価部１０５と、情報管理部１０６と、送信制御部１０７とが機能する。
【0023】
情報取得部１０１は、各種の情報を取得する。具体的には、情報取得部１０１は、管理者端末３０、ユーザ端末５０、および外部の各々から送信されてきた情報を取得する。情報取得部１０１により取得される情報のうち、管理者端末３０から送信されてくる情報としては、例えば、設定情報などが挙げられる。また、情報取得部１０１により取得される情報のうち、ユーザ端末５０から送信されてくる情報としては、例えば、評価対象ドキュメントのデータなどが挙げられる。
【0024】
抽出部１０２は、情報取得部１０１により取得された評価対象ドキュメントのデータを解析し、評価対象ドキュメントを構成する色を抽出する。具体的には、例えば、抽出部１０２は、評価対象ドキュメントを構成する色の特徴量としてのＲＧＢ値を抽出する。
【0025】
変換部１０３は、抽出部１０２により抽出された色の特徴量を変換する。具体的には、例えば、変換部１０３は、色の特徴量の形式をＲＧＢからＨＳＶやＨＬＳに変換する。すなわち、抽出部１０２により抽出された色の特徴量としてのＲＧＢ値について、ＲＧＢ色空間がＨＳＶ色空間やＨＬＳ色空間に変換される。
【0026】
算出部１０４は、印象の評価に用いる特徴量を算出する。例えば、算出部１０４は、色の特徴量であるＨＳＶ値やＨＬＳ値から、印象の評価に用いる特徴量を算出する。具体的には、算出部１０４は、彩度（Ｓ）および明度（Ｖ）が予め定められた範囲にある色の出現数を算出し、その出現数に基づいて、印象の評価に用いる特徴量としての出現頻度を算出する。ここで、「色の出現数」とは、該当する画素の数のことをいう。また、算出部１０４は、心理四原色である色の各々の出現頻度を算出し、その出現頻度に基づいて、印象の評価に用いる特徴量としての標準偏差を算出する。また、算出部１０４は、予め定められた色調を持つ出現頻度だけを抽出し、印象の強さを考慮して色調ごとに重み付けを行い、算出した出現頻度に基づいて、印象の評価に用いる特徴量としての出現頻度を算出する。なお、算出部１０４による、印象の評価に用いる特徴量を算出する処理の詳細については、図７乃至図９を参照して後述する。
【0027】
評価部１０５は、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色として予め定められた色の出現頻度や標準偏差といった特徴量に基づいて、評価対象ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行う。具体的には、評価部１０５は、算出部１０４により算出された、印象の評価に用いる特徴量に基づいて、印象の評価値を算出し、その評価値に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行う。
【0028】
具体的には、例えば、評価部１０５は、算出部１０４により算出された、彩度（Ｓ）および明度（Ｖ）が予め定められた範囲にある色の出現頻度に基づいて、印象の評価値を算出し、その評価値に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行う。また、例えば、評価部１０５は、算出部１０４により算出された、心理四原色である色の各々の出現頻度の標準偏差に基づいて、印象の評価値を算出し、その評価値に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行う。また、例えば、評価部１０５は、算出部１０４により算出された、予め定められた色調を持つ出現頻度だけを抽出し、印象の強さを考慮して色調ごとに重み付けを行い、算出した出現頻度に基づいて、印象の評価値を算出し、その評価値に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行う。また、評価部１０５は、算出部１０４により算出された、印象の評価に用いる特徴量のうち、複数種類の特徴量の組み合わせに基づいて、印象の評価値を算出し、その評価値に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行うことも可能である。
【0029】
すなわち、評価部１０５は、算出部１０４により算出された、（１）彩度および明度が予め定められた範囲にある色の出現頻度、（２）心理四原色に該当するそれぞれの色の出現頻度の標準偏差、および（３）色調が予め定められた範囲にある色の出現頻度だけを抽出し、色調ごとに重み付けを行い、算出した出現頻度、という３種類の特徴量のうち１または複数の特徴量から算出した評価値に基づいて、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行う。
【0030】
評価部１０５による、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価の結果は、データベースに記憶される。具体的には、評価部１０５による評価の結果は、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報として、特徴量が予め定められた条件を満たす色の、評価対象ドキュメントにおける状態を示す情報に対応付けられて、印象ＤＢ１３１に記憶されて管理される。
【0031】
情報管理部１０６は、記憶部１３（図２参照）のデータベースに記憶されている情報を管理する。具体的には、情報管理部１０６は、記憶部１３に格納されている印象ＤＢ１３１に記憶されている、特徴量が予め定められた条件を満たす色の評価対象ドキュメントにおける状態を示す情報と、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とを対応付けた情報を管理する。また、情報管理部１０６は、情報取得部１０１により取得された設定情報に基づいて、印象ＤＢ１３１に記憶されている情報を更新する。
【0032】
送信制御部１０７は、各種の情報を送信する制御を行う。具体的には、送信制御部１０７は、管理者端末３０、ユーザ端末５０、および外部の各々に向けて各種の情報を送信する制御を行う。送信制御部１０７の制御により送信される情報のうち、管理者端末３０に向けて送信される情報としては、例えば、記憶部１３の印象ＤＢ１３１に記憶されている情報などが挙げられる。また、送信制御部１０７の制御により送信される情報のうち、ユーザ端末５０に向けて送信される情報としては、例えば、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価の結果を示す情報などが挙げられる。
【0033】
【0034】
情報取得部３０１は、各種の情報を取得する。具体的には、情報取得部３０１は、管理サーバ１０および外部から送信されてきた情報を取得する。情報取得部３０１により取得される情報のうち、管理サーバ１０から送信されてくる情報としては、例えば、記憶部１３の印象ＤＢ１３１に記憶されている情報などが挙げられる。また、情報取得部３０１は、操作部を介して入力された情報を取得する。操作部を介して入力される情報としては、例えば、設定情報などが挙げられる。
【0035】
送信制御部３０２は、各種の情報を送信する制御を行う。具体的には、送信制御部３０２は、管理サーバ１０および外部に向けて各種の情報を送信する制御を行う。送信制御部３０２の制御により送信される情報のうち、管理サーバ１０に向けて送信される情報としては、例えば、設定情報などが挙げられる。
【0036】
表示制御部３０３は、各種情報を表示部に表示する制御を行う。具体的には、表示制御部３０３は、管理サーバ１０から送信されてきた情報を表示部に表示する制御を行う。表示制御部３０３の制御により表示部に表示される情報としては、例えば、記憶部１３の印象ＤＢ１３１に記憶されている情報などが挙げられる。
（ユーザ端末の制御部の機能構成）
図５は、ユーザ端末５０の制御部の機能構成の一例を示す図である。
ユーザ端末５０の制御部では、情報取得部５０１と、送信制御部５０２と、表示制御部５０３とが機能する。
（ユーザ端末の制御部の機能構成）
図５は、ユーザ端末５０の制御部の機能構成の一例を示す図である。
ユーザ端末５０の制御部では、情報取得部５０１と、送信制御部５０２と、表示制御部５０３とが機能する。
【0037】
情報取得部５０１は、各種の情報を取得する。具体的には、情報取得部５０１は、管理サーバ１０および外部から送信されてきた情報を取得する。情報取得部５０１により取得される情報のうち、管理サーバ１０から送信されてくる情報としては、例えば、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価の結果を示す情報などが挙げられる。また、情報取得部５０１は、操作部を介して入力された情報を取得する。操作部を介して入力される情報としては、例えば、評価対象ドキュメントのデータを管理サーバ１０に向けて送信するために入力された情報などが挙げられる。
【0038】
送信制御部５０２は、各種の情報を送信する制御を行う。具体的には、送信制御部５０２は、管理サーバ１０および外部に向けて各種の情報を送信する制御を行う。送信制御部５０２の制御により送信される情報のうち、管理サーバ１０に向けて送信される情報としては、例えば、評価対象ドキュメントのデータを管理サーバ１０に向けて送信するために入力された情報などが挙げられる。
【0039】
表示制御部５０３は、各種情報を表示部に表示する制御を行う。具体的には、表示制御部３０３は、表示部にユーザインターフェースを表示する制御を行う。そして、表示制御部５０３は、管理サーバ１０から送信されてきた、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価の結果を示す情報などをユーザインターフェースに表示する制御を行う。
【0040】
（管理サーバの処理の流れ）
図６は、管理サーバ１０の全体的な処理の流れの一例を示すフローチャートである。
管理サーバ１０は、ユーザ端末５０から、評価対象ドキュメントのデータが送信されてくると（ステップ６０１でＹＥＳ）、その評価対象ドキュメントのデータを取得し（ステップ６０２）、評価対象ドキュメントを構成する色を画素ごとに取得する（ステップ６０３）。具体的には、管理サーバ１０は、評価対象ドキュメントを構成する色の特徴量としてのＲＧＢ値を抽出して取得する。これに対して、評価対象ドキュメントのデータが送信されてきていない場合（ステップ６０１でＮＯ）、管理サーバ１０は、評価対象ドキュメントのデータが送信されてくるまでステップ６０１を繰り返す。
図６は、管理サーバ１０の全体的な処理の流れの一例を示すフローチャートである。
管理サーバ１０は、ユーザ端末５０から、評価対象ドキュメントのデータが送信されてくると（ステップ６０１でＹＥＳ）、その評価対象ドキュメントのデータを取得し（ステップ６０２）、評価対象ドキュメントを構成する色を画素ごとに取得する（ステップ６０３）。具体的には、管理サーバ１０は、評価対象ドキュメントを構成する色の特徴量としてのＲＧＢ値を抽出して取得する。これに対して、評価対象ドキュメントのデータが送信されてきていない場合（ステップ６０１でＮＯ）、管理サーバ１０は、評価対象ドキュメントのデータが送信されてくるまでステップ６０１を繰り返す。
【0041】
次に、管理サーバ１０は、ステップ６０１で取得した色の特徴量を変換する。具体的には、管理サーバ１０は、色の特徴量の形式を、ＲＧＢからＨＳＶ，ＨＬＳに変換する（ステップ６０４）。次に、管理サーバ１０は、変換した特徴量から、印象の評価に用いる特徴量を算出する（ステップ６０５）。なお、印象の評価に用いる特徴量を算出する処理の詳細については、図７乃至図９を参照して後述する。
【0042】
次に、管理サーバ１０は、ステップ６０５で算出した１または複数の特徴量に基づいて、印象の評価を行い（ステップ６０６）、その評価の結果をユーザ端末５０に向けて送信するとともに（ステップ６０７）、データベースに記憶して管理する（ステップ６０８）。
【0043】
その後、管理サーバ１０は、管理者端末３０から設定情報が送信されてくると（ステップ６０９でＹＥＳ）、その設定情報を取得し（ステップ６１０）、データベースに記憶されている情報を更新する（ステップ６１１）。具体的には、管理サーバ１０は、記憶部１３の印象ＤＢ１３１に記憶されている情報を更新する。これに対して、管理者端末３０から設定情報が送信されてきていない場合（ステップ６０９でＮＯ）、管理サーバ１０の処理は終了する（ＥＮＤ）。
【0044】
図７乃至図９には、上述した管理サーバ１０の全体的な処理のうち、印象の評価に用いる特徴量を算出する処理の詳細が示されている。
図７は、印象の評価に用いる特徴量として算出する処理として、彩度および明度が予め定められた範囲にある色の出現頻度を算出する処理の流れの一例を示す図である。
管理サーバ１０は、１画素あたりのＨＳＶ形式の色を取得する（ステップ７０１）。そして、ステップ７０１で取得した色の彩度および明度が予め定められた範囲にある場合（ステップ７０２でＹＥＳ）、管理サーバ１０は、その色の出現数に１を加算して（ステップ７０３）、ステップ７０５の処理に進む。これに対して、ステップ７０１で取得した色の彩度および明度が予め定められた範囲にない場合（ステップ７０２でＮＯ）、管理サーバ１０は、その色の出現数に何も加算することなく（ステップ７０４）、ステップ７０５の処理に進む。
図７は、印象の評価に用いる特徴量として算出する処理として、彩度および明度が予め定められた範囲にある色の出現頻度を算出する処理の流れの一例を示す図である。
管理サーバ１０は、１画素あたりのＨＳＶ形式の色を取得する（ステップ７０１）。そして、ステップ７０１で取得した色の彩度および明度が予め定められた範囲にある場合（ステップ７０２でＹＥＳ）、管理サーバ１０は、その色の出現数に１を加算して（ステップ７０３）、ステップ７０５の処理に進む。これに対して、ステップ７０１で取得した色の彩度および明度が予め定められた範囲にない場合（ステップ７０２でＮＯ）、管理サーバ１０は、その色の出現数に何も加算することなく（ステップ７０４）、ステップ７０５の処理に進む。
【0045】
管理サーバ１０は、画素数分のステップ７０１乃至７０４の処理が終了すると（ステップ７０５でＹＥＳ）、出現数の集計の後、出現頻度の算出を行い、算出した出現頻度を特徴量とする（ステップ７０６）。これに対して、画素数分のステップ７０１乃至７０４の処理が終了していない場合（ステップ７０５でＮＯ）、管理サーバ１０は、画素数分のステップ７０１乃至７０４の処理が終了するまでステップ７０１乃至７０５の処理を繰り返す。
【0046】
図８は、印象の評価に用いる特徴量として算出する処理として、心理四原色に該当する色の出現頻度の標準偏差を算出する処理の流れの一例を示す図である。
管理サーバ１０は、１画素あたりのＨＳＶ形式の色を取得する（ステップ８０１）。そして、ステップ８０１で取得した色が心理四原色に該当する範囲にある場合（ステップ８０２でＹＥＳ）、管理サーバ１０は、心理四原色の４色のうち該当する色の出現数に１を加算して（ステップ８０３）、ステップ８０５の処理に進む。これに対して、ステップ８０１で取得した色が心理四原色に該当する範囲にない場合（ステップ８０２でＮＯ）、管理サーバ１０は、心理四原色の出現数に何も加算することなく（ステップ８０４）、ステップ８０５の処理に進む。
管理サーバ１０は、１画素あたりのＨＳＶ形式の色を取得する（ステップ８０１）。そして、ステップ８０１で取得した色が心理四原色に該当する範囲にある場合（ステップ８０２でＹＥＳ）、管理サーバ１０は、心理四原色の４色のうち該当する色の出現数に１を加算して（ステップ８０３）、ステップ８０５の処理に進む。これに対して、ステップ８０１で取得した色が心理四原色に該当する範囲にない場合（ステップ８０２でＮＯ）、管理サーバ１０は、心理四原色の出現数に何も加算することなく（ステップ８０４）、ステップ８０５の処理に進む。
【0047】
管理サーバ１０は、画素数分のステップ８０１乃至８０４の処理が終了すると（ステップ８０５でＹＥＳ）、心理四原色の色ごとの出現数の集計の後、出現頻度の算出を行う（ステップ８０６）。そして、管理サーバ１０は、心理四原色の色ごとの出現頻度に基づく標準偏差を算出し、算出した標準偏差を特徴量とする（ステップ８０７）。これに対して、画素数分のステップ８０１乃至８０４の処理が終了していない場合（ステップ８０５でＮＯ）、管理サーバ１０は、画素数分のステップ８０１乃至８０４の処理が終了するまでステップ８０１乃至８０５の処理を繰り返す。
【0048】
図９は、印象の評価に用いる特徴量として算出する処理として、予め定められた色調を持つ出現頻度だけを抽出し、印象の強さを考慮して色調ごとに重み付けを行い、算出した出現頻度を算出する処理の流れの一例を示す図である。
管理サーバ１０は、１画素あたりのＨＬＳ形式の色を取得し（ステップ９０１）、その色の色調とカラーラベルとの組み合わせをルックアップテーブル（ＬＵＴ）から取得する（ステップ９０２）。そして、管理サーバ１０は、取得した組み合わせの出現数に１を加算する（ステップ９０３）。なお、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）の具体例については、図１３を参照して後述する。
管理サーバ１０は、１画素あたりのＨＬＳ形式の色を取得し（ステップ９０１）、その色の色調とカラーラベルとの組み合わせをルックアップテーブル（ＬＵＴ）から取得する（ステップ９０２）。そして、管理サーバ１０は、取得した組み合わせの出現数に１を加算する（ステップ９０３）。なお、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）の具体例については、図１３を参照して後述する。
【0049】
管理サーバ１０は、画素数分のステップ９０１乃至９０３の処理が終了すると（ステップ９０４でＹＥＳ）、色調とカラーラベルとの組み合わせごとの出現数の集計の後、出現頻度の算出を行う（ステップ９０５）。これに対して、画素数分のステップ９０１乃至９０３の処理が終了していない場合（ステップ９０４でＮＯ）、管理サーバ１０は、画素数分のステップ９０１乃至９０３の処理が終了するまでステップ９０１乃至９０４の処理を繰り返す。
【0050】
次に、管理サーバ１０は、一定以上の色調を持つ出現頻度だけを抽出し、カラーラベルごとに加算する（ステップ９０６）。このとき、印象への影響を考慮して、色調ごとに出現頻度の重み付けを行う。次に、管理サーバ１０は、すべてのカラーラベル分の出現頻度を加算したものを特徴量とする（ステップ９０７）。
【0051】
（管理者端末の処理の流れ）
図１０は、管理者端末３０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
管理者端末３０は、管理サーバ１０にてデータベースに記憶されて管理されている情報を参照するための入力操作が行われると（ステップ１１１でＹＥＳ）、その入力情報を取得し（ステップ１１２）、管理サーバ１０に向けて入力情報を送信する（ステップ１１３）。これに対して、管理サーバ１０にてデータベースに記憶されて管理されている情報を参照するための入力操作が行われない場合（ステップ１１１でＮＯ）、管理者端末３０は、管理サーバ１０にてデータベースに記憶されて管理されている情報を参照するための入力操作が行われるまでステップ１１１を繰り返す。
図１０は、管理者端末３０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
管理者端末３０は、管理サーバ１０にてデータベースに記憶されて管理されている情報を参照するための入力操作が行われると（ステップ１１１でＹＥＳ）、その入力情報を取得し（ステップ１１２）、管理サーバ１０に向けて入力情報を送信する（ステップ１１３）。これに対して、管理サーバ１０にてデータベースに記憶されて管理されている情報を参照するための入力操作が行われない場合（ステップ１１１でＮＯ）、管理者端末３０は、管理サーバ１０にてデータベースに記憶されて管理されている情報を参照するための入力操作が行われるまでステップ１１１を繰り返す。
【0052】
管理者端末３０は、管理サーバ１０から、データベースに記憶された情報が送信されてくると（ステップ１１４でＹＥＳ）、送信されてきた情報を取得し（ステップ１１５）、取得した情報を表示部に表示する（ステップ１１６）。これに対して、データベースに記憶された情報が送信されてきていない場合（ステップ１１４でＮＯ）、管理者端末３０は、データベースに記憶された情報が送信されてくるまでステップ１１４を繰り返す。
【0053】
管理者端末３０は、操作部を介して設定情報が入力されると（ステップ１１７でＹＥＳ）、その設定情報を取得し（ステップ１１８）、管理サーバ１０に向けて設定情報を送信する（ステップ１１９）。これに対して、設定情報が入力されない場合（ステップ１１７でＮＯ）、管理者端末３０は、設定情報が入力されるまでステップ１１７を繰り返す。
【0054】
（ユーザ端末の処理の流れ）
図１１は、ユーザ端末５０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
ユーザ端末５０は、評価対象ドキュメントのデータを管理サーバ１０に向けて送信するための入力操作が行われると（ステップ１２１でＹＥＳ）、その入力情報を取得し（ステップ１２２）、管理サーバ１０に向けて入力情報を送信する（ステップ１２３）。これに対して、評価対象ドキュメントのデータを管理サーバ１０に向けて送信するための入力操作が行われない場合（ステップ１２１でＮＯ）、ユーザ端末５０は、評価対象ドキュメントのデータを管理サーバ１０に向けて送信するための入力操作が行われるまでステップ１２１を繰り返す。
図１１は、ユーザ端末５０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
ユーザ端末５０は、評価対象ドキュメントのデータを管理サーバ１０に向けて送信するための入力操作が行われると（ステップ１２１でＹＥＳ）、その入力情報を取得し（ステップ１２２）、管理サーバ１０に向けて入力情報を送信する（ステップ１２３）。これに対して、評価対象ドキュメントのデータを管理サーバ１０に向けて送信するための入力操作が行われない場合（ステップ１２１でＮＯ）、ユーザ端末５０は、評価対象ドキュメントのデータを管理サーバ１０に向けて送信するための入力操作が行われるまでステップ１２１を繰り返す。
【0055】
ユーザ端末５０は、管理サーバ１０から、ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価の結果を示す情報が送信されてくると（ステップ１２４でＹＥＳ）、送信されてきた情報を取得し（ステップ１２５）、取得した情報を表示部に表示する（ステップ１２６）。これに対して、ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価の結果を示す情報が送信されてきていない場合（ステップ１２４でＮＯ）、ユーザ端末５０は、その情報が送信されてくるまでステップ１２４を繰り返す。
【0056】
（具体例）
図１２（Ａ）および（Ｂ）は、印象の評価に用いる特徴量を算出する際に用いられる閾値の具体例を示す図である。
本実施の形態では、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の一例である「にぎやかさ」の評価に用いられる３種類の特徴量を算出する手法について具体的に説明する。１種類目の特徴量を算出する手法は、一定以上の彩度および明度を持つ色の出現頻度（Ｆｖ）を算出する手法である。また、２種類目の特徴量を算出する手法は、一定以上の彩度および明度を持つ色の出現数（具体的には画素数）の標準偏差を算出する手法である。また、３種類目の特徴量を算出する手法は、一定以上の色調（トーン）を持つ色の色数に相当する値を算出する手法である。
図１２（Ａ）および（Ｂ）は、印象の評価に用いる特徴量を算出する際に用いられる閾値の具体例を示す図である。
本実施の形態では、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の一例である「にぎやかさ」の評価に用いられる３種類の特徴量を算出する手法について具体的に説明する。１種類目の特徴量を算出する手法は、一定以上の彩度および明度を持つ色の出現頻度（Ｆｖ）を算出する手法である。また、２種類目の特徴量を算出する手法は、一定以上の彩度および明度を持つ色の出現数（具体的には画素数）の標準偏差を算出する手法である。また、３種類目の特徴量を算出する手法は、一定以上の色調（トーン）を持つ色の色数に相当する値を算出する手法である。
【0057】
図１２（Ａ）には、印象の評価に用いる特徴量を算出する際に用いられる閾値のうち、一定以上の彩度および明度を持つ色の出現頻度（Ｆｖ）を算出する際に用いられる閾値の具体例が示されている。なお、図１２（Ａ）において、「Ｓｔｈ」は、色の三属性のうち彩度の閾値を示しており、「Ｖｔｈ」は、色の三属性のうち明度の閾値を示している。図１２（Ａ）の例では、彩度の範囲を設定するための閾値が「６０」に設定され、明度の範囲を設定するための閾値が「８０」に設定されている。
【0058】
この場合、管理サーバ１０は、彩度が「６０」以上、明度が「８０」以上である色に基づいて、印象の評価に用いる特徴量を算出する。具体的には、管理サーバ１０は、評価対象ドキュメントの全画素数（Ｐａｌｌ）を算出し、その中から彩度が「６０」以上、明度が「８０」以上である色の出現数（Ｐｖ）をカウントする。この場合、一定以上の彩度および明度を持つ色の頻度（Ｆｖ）は、全画素数（Ｐａｌｌ）に対する色の出現数（Ｐｖ）の割合として算出される。
【0059】
図１２（Ｂ）には、印象の評価に用いる特徴量を算出する際に用いられる閾値のうち、心理四原色の出現頻度の標準偏差を算出する際に用いられる閾値の具体例が示されている。具体的には、心理四原色のうち「赤」の閾値は、色相（Ｈ）が「３４５－１５」、彩度（Ｓ）が「８０－１００」、明度（Ｖ）が「８０－１００」に設定されている。また、心理四原色のうち「黄」の閾値は、色相（Ｈ）が「５０－６０」、彩度（Ｓ）が「８０－１００」、明度（Ｖ）が「８０－１００」に設定されている。また、心理四原色のうち「緑」の閾値は、色相（Ｈ）が「１１５－１５０」、彩度（Ｓ）が「８０－１００」、明度（Ｖ）が「８０－１００」に設定されている。また、心理四原色のうち「青」の閾値は、色相（Ｈ）が「１８０－２３５」、彩度（Ｓ）が「８０－１００」、明度（Ｖ）が「８０－１００」に設定されている。
【0060】
図１３は、印象の評価に用いる特徴量を算出する際に用いられるルックアップテーブル（ＬＵＴ）の具体例を示す図である。
図１３には、画像の色をどの色調で、どの色に当てはまるかを保持するルックアップテーブル（ＬＵＴ）の具体例が示されている。
図１３には、画像の色をどの色調で、どの色に当てはまるかを保持するルックアップテーブル（ＬＵＴ）の具体例が示されている。
【0061】
一定以上の色調を持つ色の色数を抽出する場合、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）が用いられる。図１３に示すルックアップテーブル（ＬＵＴ）では、色相が８色に分けられる。この８色は、赤（ｒｅｄ）、橙（ｏｒａｎｇｅ）、黄（ｙｅｌｌｏｗ）、黄緑（ｙｅｌｌｏｗ ｇｒｅｅｎ）、緑（ｇｒｅｅｎ）、青緑（ｂｌｕｅ ｇｒｅｅｎ）、青（ｂｌｕｅ）、および紫（ｐｕｒｐｌｅ）で構成されている。以下、これらを「カラーラベル」と呼ぶ。そして、１つのカラーラベルについて、ＰＣＣＳ色相環で定義されている１２種の色調（トーン）が対応付けられている。これらの１２種の色調は、ビビット（ｖｉｖｉｄ）、ブライト（ｂｒｉｇｈｔ）、ストロング（ｓｔｒｏｎｇ）、ディープ（ｄｅｅｐ）、ライト（ｌｉｇｈｔ）、ソフト（ｓｏｆｔ）、ダル（ｄｕｌｌ）、ダーク（ｄａｒｋ）、ペール（ｐａｌｅ）、ライトグレイッシュ（ｌｉｇｈｔ ｇｒａｙｉｓｈ）、グレイッシュ（ｇｒａｙｉｓｈ）、およびダークグレイッシュ（ｄａｒｋ ｇｒａｙｉｓｈ）で構成されている。
【0062】
すなわち、８色のカラーラベルの各々について１２種の色調が対応付けられているので、８×１２＝９６種類の組み合わせで出現頻度が示される。なお、図１３に例示するルックアップテーブル（ＬＵＴ）において、「ｃｏｌｏｒ」は色を示しており、「ｔｏｎｅ」は色調（トーン）を示している。また、「ｃｏｌｏｒ＿ｌａｂｅｌ」は、８色に分けられた上述のカラーラベルを示している。
【0063】
評価対象ドキュメントの色が画素単位で分解され、画素ごとの色が取得されると、画素ごとに取得された色（以下、「入力色」と呼ぶ。）と、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）の色（ｃｏｌｏｒ）とのＲＧＢ色空間に対するユークリッド距離（２点間の直線距離）が算出される。
【0064】
次に、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）の色（ｃｏｌｏｒ）のうち、入力色とのユークリッド距離が最も近い色（ｃｏｌｏｒ）が抽出され、色調（トーン）（ｔｏｎｅ）およびカラーラベル（ｃｏｌｏｒ＿ｌａｂｅｌ）の確認が行われる。次に、上述の８色のカラーラベル（ｃｏｌｏｒ＿ｌａｂｅｌ）と色調（トーン）（ｔｏｎｅ）との組み合わせの出現頻度が各々算出される。この出現頻度は、評価対象ドキュメントの全画素数に対する色の出現数の割合として算出される。次に、算出された出現頻度を、カラーラベルごとに集計する。なお、本実施の形態では、出現頻度の上限を「０．０３」としている。このとき、１２種の色調（トーン）（ｔｏｎｅ）の中には、与える印象が強いものと弱いものとが存在するので、色調（トーン）（ｔｏｎｅ）ごとに出現頻度の重み付けが行われる。そして、最終的にすべてのカラーラベルの出現頻度を加算したものが特徴量となる。
【0065】
図１４は、色調とカラーラベルとの組み合わせごとの出現数の具体例を示す図である。
図１４には、「ｃｏｌｏｒ＿ｌａｂｅｌ」（カラーラベル）と「ｔｏｎｅ」（色調）との組み合わせと、「出現数」（評価対象ドキュメントの全画素数に対する色の出現数）との関係が示されている。例えば、「ｃｏｌｏｒ＿ｌａｂｅｌ」（カラーラベル）と「ｔｏｎｅ」（色調）との組み合わせとして、「ｒｅｄ」と「ｖｉｖｉｄ」との組み合わせの「出現数」は「２０」とされている。また、「ｒｅｄ」と「ｂｒｉｇｈｔ」との組み合わせの「出現数」は「１００」とされている。また、「ｒｅｄ」と「ｓｔｒｏｎｇ」との組み合わせの「出現数」は「１５０」とされている。また、「ｒｅｄ」と「ｄｅｅｐ」との組み合わせの「出現数」は「６０」とされている。また、「ｏｒａｎｇｅ」と「ｖｉｖｉｄ」との組み合わせの「出現数」は「３０」とされている。また、「ｏｒａｎｇｅ」と「ｂｒｉｇｈｔ」との組み合わせの「出現数」は「１３０」とされている。また、「ｏｒａｎｇｅ」と「ｓｔｒｏｎｇ」との組み合わせの「出現数」は「１４０」とされている。
図１４には、「ｃｏｌｏｒ＿ｌａｂｅｌ」（カラーラベル）と「ｔｏｎｅ」（色調）との組み合わせと、「出現数」（評価対象ドキュメントの全画素数に対する色の出現数）との関係が示されている。例えば、「ｃｏｌｏｒ＿ｌａｂｅｌ」（カラーラベル）と「ｔｏｎｅ」（色調）との組み合わせとして、「ｒｅｄ」と「ｖｉｖｉｄ」との組み合わせの「出現数」は「２０」とされている。また、「ｒｅｄ」と「ｂｒｉｇｈｔ」との組み合わせの「出現数」は「１００」とされている。また、「ｒｅｄ」と「ｓｔｒｏｎｇ」との組み合わせの「出現数」は「１５０」とされている。また、「ｒｅｄ」と「ｄｅｅｐ」との組み合わせの「出現数」は「６０」とされている。また、「ｏｒａｎｇｅ」と「ｖｉｖｉｄ」との組み合わせの「出現数」は「３０」とされている。また、「ｏｒａｎｇｅ」と「ｂｒｉｇｈｔ」との組み合わせの「出現数」は「１３０」とされている。また、「ｏｒａｎｇｅ」と「ｓｔｒｏｎｇ」との組み合わせの「出現数」は「１４０」とされている。
【0066】
図１５は、印象の評価に用いる特徴量を算出する際に行われる重み付けの具体例を示す図である。
図１５には、色調（トーン）ごとに行われる重み付けの具体例が示されている。図１５に示すように、例えば、ビビット（ｖｉｖｉｄ）、ブライト（ｂｒｉｇｈｔ）、およびストロング（ｓｔｒｏｎｇ）については、プライマリ（ｐｒｉｍａｒｙ）トーンとして、「１．０」の重み付けを行い、ディープ（ｄｅｅｐ）、ライト（ｌｉｇｈｔ）、およびソフト（ｓｏｆｔ）については、セカンダリ（ｓｅｃｏｎｄａｒｙ）トーンとして、「０．８」の重み付けを行ってもよい。また、それ以外のダル（ｄｕｌｌ）、ダーク（ｄａｒｋ）、ペール（ｐａｌｅ）、ライトグレイッシュ（ｌｉｇｈｔ ｇｒａｙｉｓｈ）、グレイッシュ（ｇｒａｙｉｓｈ）、およびダークグレイッシュ（ｄａｒｋ ｇｒａｙｉｓｈ）については、「０．０」の重み付けを行ってもよい。
図１５には、色調（トーン）ごとに行われる重み付けの具体例が示されている。図１５に示すように、例えば、ビビット（ｖｉｖｉｄ）、ブライト（ｂｒｉｇｈｔ）、およびストロング（ｓｔｒｏｎｇ）については、プライマリ（ｐｒｉｍａｒｙ）トーンとして、「１．０」の重み付けを行い、ディープ（ｄｅｅｐ）、ライト（ｌｉｇｈｔ）、およびソフト（ｓｏｆｔ）については、セカンダリ（ｓｅｃｏｎｄａｒｙ）トーンとして、「０．８」の重み付けを行ってもよい。また、それ以外のダル（ｄｕｌｌ）、ダーク（ｄａｒｋ）、ペール（ｐａｌｅ）、ライトグレイッシュ（ｌｉｇｈｔ ｇｒａｙｉｓｈ）、グレイッシュ（ｇｒａｙｉｓｈ）、およびダークグレイッシュ（ｄａｒｋ ｇｒａｙｉｓｈ）については、「０．０」の重み付けを行ってもよい。
【0067】
次に、上述の８色の色相の各々の出現頻度が、すべてのカラーラベル分で加算されることで、ビビット（ｖｉｖｉｄ）、ブライト（ｂｒｉｇｈｔ）、ストロング（ｓｔｒｏｎｇ）、ディープ（ｄｅｅｐ）、ライト（ｌｉｇｈｔ）、およびソフト（ｓｏｆｔ）のいずれかに該当した色の出現頻度が算出される。このとき、例えば、図１５に示すように、上述の８色のカラーラベルのうち心理四原色に含まれる赤（ｒｅｄ）、黄（ｙｅｌｌｏｗ）、緑（ｇｒｅｅｎ）、および青（ｂｌｕｅ）については「１．０」の重み付けを行い、それ以外の橙（ｏｒａｎｇｅ）、黄緑（ｙｅｌｌｏｗ ｇｒｅｅｎ）、青緑（ｂｌｕｅ ｇｒｅｅｎ）、および紫（ｐｕｒｐｌｅ）については「０．８」の重み付けを行ってもよい。
【0068】
（他の実施の形態）
以上、本実施の形態について説明したが、本発明は上述した本実施の形態に限るものではない。また、本発明による効果も、上述した本実施の形態に記載されたものに限定されない。例えば、図１に示す情報処理システム１の構成、図２に示す管理サーバ１０のハードウェア構成は、いずれも本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。また、図３に示す管理サーバ１０の機能構成、図４に示す管理者端末３０の機能構成、および図５に示すユーザ端末５０の機能構成も例示に過ぎず、特に限定されない。上述した処理を全体として実行できる機能が図１の情報処理システム１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能構成を用いるかは図３乃至図５の例に限定されない。
以上、本実施の形態について説明したが、本発明は上述した本実施の形態に限るものではない。また、本発明による効果も、上述した本実施の形態に記載されたものに限定されない。例えば、図１に示す情報処理システム１の構成、図２に示す管理サーバ１０のハードウェア構成は、いずれも本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。また、図３に示す管理サーバ１０の機能構成、図４に示す管理者端末３０の機能構成、および図５に示すユーザ端末５０の機能構成も例示に過ぎず、特に限定されない。上述した処理を全体として実行できる機能が図１の情報処理システム１に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能構成を用いるかは図３乃至図５の例に限定されない。
【0069】
また、図６乃至図９に示す管理サーバ１０の処理のステップ、図１０に示す管理者端末３０の処理のステップ、および図１１に示すユーザ端末５０の処理のステップの各々の順序も例示に過ぎず、特に限定されない。図示されたステップの順序に沿って時系列的に行われる処理だけではなく、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別的に行われてもよい。また、図１２乃至図１５に示す具体例も一例に過ぎず、特に限定されない。
【0070】
例えば、上述の実施の形態では、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の一例として、「にぎやかさ」の評価を行う例が示されているが、これに限定されない。例えば、図１６および図１７には、「にぎやかさ」以外の印象の評価を行う場合の具体例が示されている。このうち、図１６には、（Ａ）に示す「にぎやか感」（にぎやかさ）の評価のみならず、（Ｂ）に示す「清涼感」の評価が示されている。また、図１７には、「清涼感」と「にぎやか感」との相関関係に基づいて評価を行う場合の構成が示されている。
【0071】
また、例えば、上述の実施の形態では、印象の評価に用いる特徴量が予め定められた条件を満たす色の評価対象ドキュメントにおける状態を示す情報と、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とが対応付けられて、データベース（例えば、図２の印象ＤＢ１３１）に記憶されて管理されている。そして、そのデータベースにて管理されている情報が用いられることで、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価が行われる構成となっている。ただし、このような構成に限定されず、例えば、ＡＩ（人工知能）を利用した機械学習モデルにより、評価対象ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価が行われるようにしてもよい。この場合、上述の管理サーバ１０の制御部１１では、評価部１０５による評価の結果を学習する制御と、その学習結果に基づいて、印象の評価に用いられる機械学習モデルを生成する制御とが行われる。
【0072】
（付記）
(((１)))
１または複数のプロセッサを備え、
前記１または複数のプロセッサは、
１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出し、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行い、
前記評価の結果を出力する制御を行うことを特徴とする、
情報処理システム。
(((２)))
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量として、前記色の三属性である彩度、明度、および色相の各々を抽出し、
前記彩度および前記明度が予め定められた範囲にある前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((１)))に記載の情報処理システム。
(((３)))
前記１または複数のプロセッサは、前記色のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色として予め定められた色の前記ドキュメントの全体における色相のばらつきに基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((２)))に記載の情報処理システム。
(((４)))
前記１または複数のプロセッサは、予め定められた色として、赤、黄、緑、および青からなる心理四原色の前記ドキュメントにおける出現の頻度の標準偏差に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((３)))に記載の情報処理システム。
(((５)))
前記１または複数のプロセッサは、ＨＳＶ色空間のＳおよびＶの各々の最大値が１００である場合における、前記彩度を示す当該Ｓの値が６０以上であり、前記明度を示す当該Ｖの値が８０以上である前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((２)))乃至(((４)))のいずれかに記載の情報処理システム。
(((６)))
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量としての色調を抽出し、
前記色調が予め定められた１または複数の色調と同程度の前記色の前記ドキュメントにおける色数に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((１)))に記載の情報処理システム。
(((７)))
前記１または複数のプロセッサは、ＰＣＣＳの色調のうち、前記予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((６)))に記載の情報処理システム。
(((８)))
前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを前記色調ごとに行うことを特徴とする、
(((６)))または(((７)))に記載の情報処理システム。
(((９)))
前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを色相ごとに行うことを特徴とする、
(((６)))乃至(((８)))のいずれかに記載の情報処理システム。
(((１０)))
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態を示す情報と、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とを対応付けてデータベースに記憶して管理する制御を行い、
前記データベースに記憶され管理されている情報を用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、
(((１)))乃至(((９)))のいずれかに記載の情報処理システム。
(((１１)))
前記１または複数のプロセッサは、
前記データベースに記憶されている情報のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報を目的関数とし、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の当該ドキュメントにおける状態を示す情報を説明変数とする学習モデルを生成し、
生成した前記学習モデルを用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、
(((１０)))に記載の情報処理システム。
(((１２)))
コンピュータに、
１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出する機能と、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価する機能と、
前記評価の結果を出力する制御を行う機能と、
を実現させるためのプログラム。
(((１)))
１または複数のプロセッサを備え、
前記１または複数のプロセッサは、
１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出し、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行い、
前記評価の結果を出力する制御を行うことを特徴とする、
情報処理システム。
(((２)))
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量として、前記色の三属性である彩度、明度、および色相の各々を抽出し、
前記彩度および前記明度が予め定められた範囲にある前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((１)))に記載の情報処理システム。
(((３)))
前記１または複数のプロセッサは、前記色のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色として予め定められた色の前記ドキュメントの全体における色相のばらつきに基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((２)))に記載の情報処理システム。
(((４)))
前記１または複数のプロセッサは、予め定められた色として、赤、黄、緑、および青からなる心理四原色の前記ドキュメントにおける出現の頻度の標準偏差に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((３)))に記載の情報処理システム。
(((５)))
前記１または複数のプロセッサは、ＨＳＶ色空間のＳおよびＶの各々の最大値が１００である場合における、前記彩度を示す当該Ｓの値が６０以上であり、前記明度を示す当該Ｖの値が８０以上である前記色の前記ドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((２)))乃至(((４)))のいずれかに記載の情報処理システム。
(((６)))
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量としての色調を抽出し、
前記色調が予め定められた１または複数の色調と同程度の前記色の前記ドキュメントにおける色数に基づいて、当該ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((１)))に記載の情報処理システム。
(((７)))
前記１または複数のプロセッサは、ＰＣＣＳの色調のうち、前記予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象の評価を行うことを特徴とする、
(((６)))に記載の情報処理システム。
(((８)))
前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを前記色調ごとに行うことを特徴とする、
(((６)))または(((７)))に記載の情報処理システム。
(((９)))
前記１または複数のプロセッサは、前記ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、前記ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けを色相ごとに行うことを特徴とする、
(((６)))乃至(((８)))のいずれかに記載の情報処理システム。
(((１０)))
前記１または複数のプロセッサは、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態を示す情報と、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とを対応付けてデータベースに記憶して管理する制御を行い、
前記データベースに記憶され管理されている情報を用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、
(((１)))乃至(((９)))のいずれかに記載の情報処理システム。
(((１１)))
前記１または複数のプロセッサは、
前記データベースに記憶されている情報のうち、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報を目的関数とし、前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の当該ドキュメントにおける状態を示す情報を説明変数とする学習モデルを生成し、
生成した前記学習モデルを用いて、前記ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価を行うことを特徴とする、
(((１０)))に記載の情報処理システム。
(((１２)))
コンピュータに、
１または複数の画像またはテキストを少なくとも含む１のページからなる評価対象のドキュメントを構成する色の特徴量を抽出する機能と、
前記特徴量が予め定められた条件を満たす前記色の前記ドキュメントにおける状態に基づいて、当該ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象の評価する機能と、
前記評価の結果を出力する制御を行う機能と、
を実現させるためのプログラム。
【0073】
(((１)))の本発明によれば、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価する情報処理システムを提供できる。
(((２)))の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量として、色の三属性のうち彩度および明度に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((３)))の本発明によれば、ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色のばらつきに基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((４)))の本発明によれば、心理四原色のドキュメントにおける出現頻度に基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((５)))の本発明によれば、彩度および明度が予め定められた範囲にある色のドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((６)))の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量としての色調に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((７)))の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量として、ＰＣＣＳの色調のうち予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((８)))の本発明によれば、ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けが色調ごとに行われるので、色調の性質に応じた運用が可能となる。
(((９)))の本発明によれば、ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けが色相ごとに行われるので、色相ごとの色調の性質に応じた運用が可能となる。
(((１０)))の本発明によれば、特徴量が予め定められた条件を満たす色のドキュメントにおける状態を示す情報と、ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とがデータベースにて予め対応付けられているので、データベースにて予め対応付けられていない場合よりも効率的に評価を行うことが可能となる。
(((１１)))の本発明によれば、評価を行うための学習モデルが生成され、その学習モデルを用いた評価が行われるので、学習モデルを用いない場合よりも効率的に評価を行うことが可能となる。また、評価結果を学習モデルにフィードバックすることができるので、評価結果の品質を向上させていくことができる。
(((１２)))の本発明によれば、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価するプログラムを提供できる。
(((２)))の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量として、色の三属性のうち彩度および明度に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((３)))の本発明によれば、ドキュメントの全体を視認した者が受ける印象に影響を与え得る色のばらつきに基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((４)))の本発明によれば、心理四原色のドキュメントにおける出現頻度に基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((５)))の本発明によれば、彩度および明度が予め定められた範囲にある色のドキュメントにおける出現の頻度に基づいて、そのドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((６)))の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量としての色調に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((７)))の本発明によれば、ドキュメントを構成する色の特徴量として、ＰＣＣＳの色調のうち予め定められた１または複数の色調と同程度の色の色数に基づいて、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価できる。
(((８)))の本発明によれば、ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けが色調ごとに行われるので、色調の性質に応じた運用が可能となる。
(((９)))の本発明によれば、ドキュメントを視認した者が受ける印象に影響を与える色調かどうかについて、ドキュメントにおける出現の頻度の重み付けが色相ごとに行われるので、色相ごとの色調の性質に応じた運用が可能となる。
(((１０)))の本発明によれば、特徴量が予め定められた条件を満たす色のドキュメントにおける状態を示す情報と、ドキュメントの全体を視認した者が受け得る印象を示す情報とがデータベースにて予め対応付けられているので、データベースにて予め対応付けられていない場合よりも効率的に評価を行うことが可能となる。
(((１１)))の本発明によれば、評価を行うための学習モデルが生成され、その学習モデルを用いた評価が行われるので、学習モデルを用いない場合よりも効率的に評価を行うことが可能となる。また、評価結果を学習モデルにフィードバックすることができるので、評価結果の品質を向上させていくことができる。
(((１２)))の本発明によれば、ドキュメント全体を視認した者が受け得る印象を評価するプログラムを提供できる。
【符号の説明】
【0074】
１…情報処理システム、１０…管理サーバ、１１…制御部、３０…管理者端末、５０…ユーザ端末、９０…ネットワーク、１０１…情報取得部、１０２…抽出部、１０３…変換部、１０４…算出部、１０５…評価部、１０６…情報管理部、１０７…送信制御部、３０１…情報取得部、３０２…送信制御部、３０３…表示制御部、５０１…情報取得部、５０２…送信制御部、５０３…表示制御部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
