JPWO2017043424A1 - 音象徴語・物理特徴情報提供装置、音象徴語・物理特徴情報提供方法および音象徴語・物理特徴情報提供プログラム - Google Patents
音象徴語・物理特徴情報提供装置、音象徴語・物理特徴情報提供方法および音象徴語・物理特徴情報提供プログラム Download PDFInfo
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Abstract
Description
[全体構成]
図1は第1の実施形態にかかる音象徴語・物理特徴情報提供装置1の構成例を示す図である。図1において、音象徴語・物理特徴情報提供装置1は、機能部として、インタフェース部11と音象徴語解析部12とを備えている。これらの機能部は、音象徴語・物理特徴情報提供装置1を構成するコンピュータのCPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等のハードウェア資源上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されるものである。各部は、単一のコンピュータ上に配置される必要はなく、必要に応じて複数のコンピュータ上に分散される形態であってもよい。例えば、インタフェース部11をリモートの端末上に配置し、クライアントサーバ形式で構成することもできる。コンピュータプログラムは、CD−ROM等の記録媒体からインストールされたものであってもよいし、インターネット等を介して通信可能に接続されたサーバ(図示せず)の記憶装置からダウンロードされ、インストールされたものであってもよい。
図2は形態データベース14のデータ構造例を示す図である。形態データベース14は、「ひらがな・カタカナ」と「音素」と「形態」とが対応付けて保持されている。なお、母音、子音、小母音の音素の例を示しているが、その他に、拗音付き子音(/ky/等)、促音(/Q/)、撥音(/N/)、長音(/R/)、「り」(/ri/)等が存在する。
被験者実験を行い、そこで得られた結果から解析を行って音韻物理特徴データベース15を生成する。具体的には、図3Aに示したような顧客が手で触れる製品であれば、評価尺度の値を種々に変化させたサンプルを複数用意し、複数の被験者に目隠しの状態で触らせ、その際にイメージした音象徴語(オノマトペ)を申告してもらう。図3Bに示したような食品であれば、評価尺度の値を種々に変化させたサンプルを複数用意し、複数の被験者に目隠しの状態(可能であれば臭いも嗅げないようにして)で試食させ、その際にイメージした音象徴語(オノマトペ)を申告してもらう。ただし、被験者実験で、同一の音象徴語(オノマトペ)が複数の製品と結び付けられた場合は、極端なばらつきの回答を削除し、物理特徴尺度ごとの平均値で代表させる。
被験者実験に基づいて音韻物理特徴データベース15を生成する場合について上述したが、例えば食品のように多数のレシピがインターネット上のサイト等に掲載されている物質(製品)の場合は、被験者実験によらず、自動的に生成することもできる。
図9は音象徴語・物理特徴情報提供装置1のハードウェア構成例を示す図であり、一般的なコンピュータの構成である。図9において、音象徴語・物理特徴情報提供装置1は、システムバス1001に接続されたCPU(Central Processing Unit)1002、ROM(Read Only Memory)1003、RAM(Random Access Memory)1004、NVRAM(Non-Volatile Random Access Memory)1005を備えている。また、音象徴語・物理特徴情報提供装置1は、I/F(Interface)1006と、I/F1006に接続された、I/O(Input/Output Device)1007、HDD(Hard Disk Drive)1008、NIC(Network Interface Card)1009と、I/O1007に接続されたモニタ1010、キーボード1011、マウス1012等を備えている。I/O1007にはCD/DVD(Compact Disk/Digital Versatile Disk)ドライブ等を接続することもできる。
図10は上記の第1の実施形態の処理例を示すフローチャートであり、ユーザUから入力された任意のオノマトペに対応する物理特徴値を提示する処理の例を示すものである。
第2の実施形態は、第1の実施形態の逆引きに相当するものであり、ユーザから物理特徴値を入力させ、その物理特徴値に対応する音象徴語(オノマトペ)を提示するようにしたものである。
第3の実施形態は、ユーザから印象値(例えば、「高級感のある」等)を入力させ、その印象値に対応する物理特徴値を提示するようにしたものである。
第4の実施形態は、第3の実施形態の逆引きに相当するものであり、ユーザから物理特徴値を入力させ、その物理特徴値に対応する印象値を提示するようにしたものである。
物理特徴として、「摩擦係数」「温度」「弾性率」「水分量」等(図3A)や、「強力粉(の分量)」「薄力粉(の分量)」「砂糖(の分量)」「バター(の分量)」等(図3B)について例示したが、画像特徴を物理特徴とすることもできる。すなわち、人は物質の画像から、その物質が、滑らかであるとか、光沢があるとかの物理特徴を把握することができるため、画像特徴は物理特徴の一種であるといえる。
図23は画像特徴量抽出の処理例を示す図である。図23においては、画像データから、一例として、GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix:同時生起行列)による画像特徴量データを抽出する例を示している。GLCMの画像特徴量データには、
・Angular Second Moment(均一性)
・Auto Correlation
・Cluster Prominence(明暗の変化の強さ,エッジの強さ)
・Cluster Shade(エッジの強さ)
・Contrast(コントラスト)
・Correlation(複雑さや周期性)
・Dissimilarity
・Entropy(乱雑さ)
・Homogeneity(不均一性,局所一様性)
・Inverse Difference Moment(局所一様性)
等が含まれており、多次元のベクトル量となる。なお、後の解析においては、質感等の判断に有効なものだけを用いることができ、用いないデータについては抽出しなくてもよい。
画像特徴と音韻特徴との関係を重回帰分析により対応付けて音韻物理特徴データベース15に保持することにより、図1、図15および図21の仕組により前述したのと同様の処理を行うことができる。
これまで説明した実施形態では、物理特徴(画像特徴を含む)を音韻特徴と直接に対応付けてきたが、物理特徴(画像特徴を含む)を一般的な印象評価値である形容詞対評価値に直接に対応付けることもできる。以下では、物理特徴として画像特徴に適用した場合の例について説明するが、その他の物理特徴に適用することもできる。
係数生成は、任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数データを事前に生成する処理である。
図28は係数生成装置4の形容詞対評価部410による形容詞対評価の処理例を示すフローチャートである。なお、ここでは音象徴語をオノマトペとして説明する。
図29は係数生成装置4の関係分析部412による関係分析の処理例を示す図である。図29において、関係分析部412は、画像IDにより対応付けられた画像毎の画像特徴量データと形容詞対評価値データの複数の組に基づき、一例として、重回帰分析により、任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数データを生成する。
・Angular Second Moment(均一性)
・Contrast(コントラスト)
・Dissimilarity
・Entropy(乱雑さ)
・Homogeneity(不均一性,局所一様性)
・Inverse Difference Moment(局所一様性)
を用いる場合について示しており、それらに対応する係数a1〜a6と定数Constantが係数データとなる。
前述したように、物理特徴(画像特徴を含む)を一般的な印象評価値である形容詞対評価値に直接に対応付けることができる。これにより、オノマトペに代表される音象徴語の音韻特徴から形容詞対評価値を推定し、その形容詞対評価値から物理特徴を推定することができる。逆に、物理特徴から形容詞対評価値を推定し、その形容詞対評価値に対応する音韻特徴を持つ音象徴語の候補を求めることもできる。
以下、画像特徴を形容詞対評価値に対応付けた係数データを利用した画像検索について説明する。
図31は画像検索システムの構成例を示す図であり、上述した処理により生成された係数データを用い、オノマトペ等の音象徴語による画像検索を可能としたものである。
図35は画像検索システムの他の構成例を示す図であり、予め検索対象画像データの全てについて形容詞対評価値データを生成しておくのではなく、ユーザからのクエリに基づいて特定される範囲内の検索対象画像について形容詞対評価値データを生成するようにしたものである。これにより、予め想定される検索対象画像データを収集する必要がなくなるとともに、形容詞対評価値データの事前の生成も不要となる。
図37は画像検索システムの更に他の構成例を示す図であり、画像検索の延長として、ユーザに特徴範囲や評価の入力をしてもらい、それに基づいて係数データの更新を行うようにしたものである。これにより、ユーザの利用を通じて、係数データをより正確なものとし、画像検索の精度を高めることができる。
図39は音特徴語取得システムの構成例を示す図であり、端末装置3のユーザが、任意の画像に対し、その画像が表す質感等に合致したオノマトペ等の音象徴語を取得することができるようにしたものである。
(項1)
a)検索対象画像から画像特徴量を抽出し、任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数に基づき、前記検索対象画像から抽出した画像特徴量から前記検索対象画像毎に形容詞対評価値を生成する工程と、
b)ユーザから音象徴語を含む検索条件の入力を受け付け、前記音象徴語から形容詞対評価値を生成する工程と、
を順不同に含み、
前記音象徴語について生成された形容詞対評価値と、前記検索対象画像毎に生成された形容詞対評価値との類似度を判定する工程と、
前記類似度に基づいて対応する前記検索対象画像を検索結果として提供する工程と
を備えたことを特徴とする画像検索方法。
(項2)
項1に記載の画像検索方法において、
前記検索対象画像から画像特徴量を抽出する処理は、全ての検索対象画像について画像特徴量を抽出する
ことを特徴とする画像検索方法。
(項3)
項1に記載の画像検索方法において、
前記検索対象画像から画像特徴量を抽出する処理は、前記検索条件により特定される範囲内の検索対象画像について画像特徴量を抽出する
ことを特徴とする画像検索方法。
(項4)
項1乃至3のいずれか一項に記載の画像検索方法において、
前記検索結果として提供された前記検索対象画像の中からユーザによる画像の選択を受け付ける工程と、
選択を受け付けた前記画像について検索条件との整合性に関するユーザによる評価を受け付ける工程と、
前記評価が所定以上である場合に、前記画像から画像特徴量を抽出する工程と、
前記形容詞対評価値および前記画像から抽出した画像特徴量に基づいて前記係数を更新する工程と
を備えたことを特徴とする画像検索方法。
(項5)
項4に記載の画像検索方法において、
前記係数を更新する工程は、ユーザ毎に前記係数を更新し、ユーザ毎に固有の前記係数を生成する
ことを特徴とする画像検索方法。
(項6)
ユーザから画像の入力を受け付ける工程と、
前記画像から画像特徴量を抽出する工程と、
任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数に基づき、前記画像から抽出した画像特徴量から形容詞対評価値を生成する工程と、
前記画像から画像特徴量を経て抽出した形容詞対評価値から音象徴語を生成する工程と
を備えたことを特徴とする音象徴語取得方法。
(項7)
評価用画像に対してユーザが想起した音象徴語の入力を受け付ける工程と、
前記評価用画像から画像特徴量を抽出する工程と、
前記音象徴語から形容詞対評価値を生成する工程と、
前記画像特徴量および前記形容詞対評価値から、任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数を生成する工程と
を備えたことを特徴とする係数生成方法。
(項8)
コンピュータを、
検索対象画像から画像特徴量を抽出する手段、
任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数に基づき、前記検索対象画像から抽出した画像特徴量から前記検索対象画像毎に形容詞対評価値を生成する手段、
ユーザから音象徴語を含む検索条件の入力を受け付ける手段、
前記音象徴語から形容詞対評価値を生成する手段、
前記音象徴語について生成された形容詞対評価値と、前記検索対象画像毎に生成された形容詞対評価値との類似度を判定する手段、
前記類似度に基づいて対応する前記検索対象画像を検索結果として提供する手段
として機能させる画像検索プログラム。
(項9)
コンピュータを、
ユーザから画像の入力を受け付ける手段、
前記画像から画像特徴量を抽出する手段、
任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数に基づき、前記画像から抽出した画像特徴量から形容詞対評価値を生成する手段、
前記画像から画像特徴量を経て抽出した形容詞対評価値から音象徴語を生成する手段
として機能させる音象徴語取得プログラム。
(項10)
コンピュータを、
評価用画像に対してユーザが想起した音象徴語の入力を受け付ける手段、
前記評価用画像から画像特徴量を抽出する手段、
前記音象徴語から形容詞対評価値を生成する手段、
前記画像特徴量および前記形容詞対評価値から、任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数を生成する手段
として機能させる係数生成プログラム。
(項11)
検索対象画像から画像特徴量を抽出する手段と、
任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数に基づき、前記検索対象画像から抽出した画像特徴量から前記検索対象画像毎に形容詞対評価値を生成する手段と、
ユーザから音象徴語を含む検索条件の入力を受け付ける手段と、
前記音象徴語から形容詞対評価値を生成する手段と、
前記音象徴語について生成された形容詞対評価値と、前記検索対象画像毎に生成された形容詞対評価値との類似度を判定する手段と、
前記類似度に基づいて対応する前記検索対象画像を検索結果として提供する手段と
を備えたことを特徴とする画像検索装置。
(項12)
ユーザから画像の入力を受け付ける手段と、
前記画像から画像特徴量を抽出する手段と、
任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数に基づき、前記画像から抽出した画像特徴量から形容詞対評価値を生成する手段と、
前記画像から画像特徴量を経て抽出した形容詞対評価値から音象徴語を生成する手段と
を備えたことを特徴とする音象徴語取得装置。
(項13)
評価用画像に対してユーザが想起した音象徴語の入力を受け付ける手段と、
前記評価用画像から画像特徴量を抽出する手段と、
前記音象徴語から形容詞対評価値を生成する手段と、
前記画像特徴量および前記形容詞対評価値から、任意の画像特徴量と任意の形容詞対評価値との間の数値関係を示す係数を生成する手段と
を備えたことを特徴とする係数生成装置。
以上説明したように、本実施形態によれば、音象徴語と物理特徴を定量的に対応付けて情報を提供することができ、製品の開発等を有効に支援することができる。
11 インタフェース部
111 グラフィカルユーザインタフェース部
12 音象徴語解析部
121 解析管理部
122 形態解析部
123 物理特徴評価部
123’ 物理特徴推定・一般尺度評価部
13 物理特徴対応音象徴語生成部
14 形態データベース
15 音韻物理特徴データベース
16 一般尺度対応物理特徴取得部
17 定量評価データベース
18 物理特徴対応印象取得部
2 音韻物理特徴データベース生成部
20 オノマトペリスト
21 物質名入力部
22 クエリ生成部
23 検索実行部
24 ページアクセス部
25 物理特徴抽出部
26 音韻特徴・物理特徴対応関係分析部
U ユーザ
Claims (12)
- 音象徴語を入力する入力部と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析部と、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定部と、
推定された物理特徴値を提示する提示部と
を備えたことを特徴とする音象徴語・物理特徴情報提供装置。 - 物理特徴値を入力する入力部と、
初期の音象徴語を生成する生成部と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析部と、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定部と、
推定された物理特徴値と前記入力された物理特徴値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析部および前記物理特徴推定部の処理を繰り返して最適化を行う最適化部と、
最適化された音象徴語を提示する提示部と
を備えたことを特徴とする音象徴語・物理特徴情報提供装置。 - 印象値を入力する入力部と、
初期の音象徴語を生成する生成部と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析部と、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と印象評価尺度との相関を規定した定量評価データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する印象評価値を評価する定量評価部と、
前記印象評価値と前記入力された印象値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析部および前記定量評価部の処理を繰り返して最適化を行う最適化部と、
最適化された音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する第2の形態解析部と、
前記最適化された音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記最適化された音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定部と、
推定された物理特徴値を提示する提示部と
を備えたことを特徴とする音象徴語・物理特徴情報提供装置。 - 物理特徴値を入力する入力部と、
初期の音象徴語を生成する生成部と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析部と、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定部と、
推定された物理特徴値と前記入力された物理特徴値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析部および前記物理特徴推定部の処理を繰り返して最適化を行う最適化部と、
最適化された音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する第2の形態解析部と、
前記最適化された音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と印象評価尺度との相関を規定した定量評価データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する印象評価値を評価する定量評価部と、
前記印象評価値を提示する提示部と
を備えたことを特徴とする音象徴語・物理特徴情報提供装置。 - コンピュータが実行する方法であって、
音象徴語を入力する入力工程と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析工程と、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定工程と、
推定された物理特徴値を提示する提示工程と
を備えたことを特徴とする音象徴語・物理特徴情報提供方法。 - コンピュータが実行する方法であって、
物理特徴値を入力する入力工程と、
初期の音象徴語を生成する生成工程と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析工程と、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定工程と、
推定された物理特徴値と前記入力された物理特徴値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析工程および前記物理特徴推定工程の処理を繰り返して最適化を行う最適化工程と、
最適化された音象徴語を提示する提示工程と
を備えたことを特徴とする音象徴語・物理特徴情報提供方法。 - コンピュータが実行する方法であって、
印象値を入力する入力工程と、
初期の音象徴語を生成する生成工程と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析工程と、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と印象評価尺度との相関を規定した定量評価データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する印象評価値を評価する定量評価工程と、
前記印象評価値と前記入力された印象値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析工程および前記定量評価工程の処理を繰り返して最適化を行う最適化工程と、
最適化された音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する第2の形態解析工程と、
前記最適化された音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記最適化された音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定工程と、
推定された物理特徴値を提示する提示工程と
を備えたことを特徴とする音象徴語・物理特徴情報提供方法。 - コンピュータが実行する方法であって、
物理特徴値を入力する入力工程と、
初期の音象徴語を生成する生成工程と、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析工程と、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定工程と、
推定された物理特徴値と前記入力された物理特徴値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析工程および前記物理特徴推定工程の処理を繰り返して最適化を行う最適化工程と、
最適化された音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する第2の形態解析工程と、
前記最適化された音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と印象評価尺度との相関を規定した定量評価データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する印象評価値を評価する定量評価工程と、
前記印象評価値を提示する提示工程と
を備えたことを特徴とする音象徴語・物理特徴情報提供方法。 - コンピュータを、
音象徴語を入力する入力手段、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析手段、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定手段、
推定された物理特徴値を提示する提示手段
として機能させる音象徴語・物理特徴情報提供プログラム。 - コンピュータを、
物理特徴値を入力する入力手段、
初期の音象徴語を生成する生成手段、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析手段、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定手段、
推定された物理特徴値と前記入力された物理特徴値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析手段および前記物理特徴推定手段の処理を繰り返して最適化を行う最適化手段、
最適化された音象徴語を提示する提示手段
として機能させる音象徴語・物理特徴情報提供プログラム。 - コンピュータを、
印象値を入力する入力手段、
初期の音象徴語を生成する生成手段、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析手段、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と印象評価尺度との相関を規定した定量評価データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する印象評価値を評価する定量評価手段、
前記印象評価値と前記入力された印象値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析手段および前記定量評価手段の処理を繰り返して最適化を行う最適化手段、
最適化された音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する第2の形態解析手段、
前記最適化された音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記最適化された音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定手段、
推定された物理特徴値を提示する提示手段
として機能させる音象徴語・物理特徴情報提供プログラム。 - コンピュータを、
物理特徴値を入力する入力手段、
初期の音象徴語を生成する生成手段、
前記音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する形態解析手段、
前記音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と物理特徴値との相関を規定した音韻物理特徴データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する物理特徴値を推定する物理特徴推定手段、
推定された物理特徴値と前記入力された物理特徴値との類似度に基づいて前記音象徴語に変形を行い、前記形態解析手段および前記物理特徴推定手段の処理を繰り返して最適化を行う最適化手段、
最適化された音象徴語に含まれる音韻の要素を解析する第2の形態解析手段、
前記最適化された音象徴語の音韻の要素に対し、音韻の要素と印象評価尺度との相関を規定した定量評価データベースに基づいて、前記音象徴語に対応する印象評価値を評価する定量評価手段、
前記印象評価値を提示する提示手段
として機能させる音象徴語・物理特徴情報提供プログラム。
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