ユーザビリティ評価装置、方法及びプログラム
【課題】 画面上のコンテンツのレイアウトや操作対象オブジェクトのデザインなど、画面に表示された画像の、視覚的な特徴に対するユーザビリティの評価ができない。
【解決手段】 画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成手段を有する
【解決手段】 画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成手段を有する
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザビリティ評価装置、方法及びプログラムに関し、特に視覚的なユーザビリティを評価するユーザビリティ評価装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザビリティを評価する技術として、非特許文献１に記載された関連技術がある。非特許文献１に記載されたユーザビリティの評価方法は、操作対象オブジェクト上に書かれている文字とユーザの操作目的の意味的類似度を算出する手段と、算出した意味的類似度を用いてユーザビリティの問題点を抽出する手段を備えている。ユーザの操作目的は、例えば、「ユーザが、端末に入っているシフォンケーキのレシピを検索する」シーンを想定すると、「シフォンケーキのレシピを見る」である。
【０００３】
意味的類似度を算出する手段では、操作対象オブジェクトのラベルの文字列とユーザの操作目的を表す文字列、または、操作対象オブジェクトのラベル間の意味的類似度を計算する。ユーザビリティの問題を抽出する手段では、例えば、操作対象オブジェクト間の意味的類似度の値が高い場合は、それらの操作対象オブジェクトを混同しやすい、と判断してユーザビリティに問題があると判断する。
【０００４】
非特許文献２には、入力画像の色、傾き及び線の分岐などの各特徴量に基づいて特徴マップを作成し、それらの特徴マップの顕著性を統合することで、Ｓａｌｉｅｎｃｙ Ｍａｐ （顕著マップ）を作成する技術が、記載されている。また、非特許文献２には、顕著マップ上で最も顕著性値の高い位置座標を検出することでユーザの注視位置座標を予測する技術が、記載されている。
【０００５】
非特許文献３には、非コンテンツ領域が付与されたウェブページから素性ベクトルを抽出し、それらからチャンキングによって非コンテンツ領域を検出するためのモデルを学習することで、ウェブページ内の非コンテンツ領域を自動的に検出する方法が記載されている。
【０００６】
また、特許文献１には、画像の表示領域から部分領域を特定し、これが所定条件を満足するか否かを判定する手段が記載されている。
【０００７】
特許文献２には、画像を特徴量によって分類する技術が記載されている。
【０００８】
特許文献３には、画像データの特徴量を計算する手段が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００６−２１７１２３号公報
【特許文献２】特開２００７−３１７０３４号公報
【特許文献３】特開平０９−０９１４３０号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Blackmon， M.H. and Polson， P.G. and Kitajima， M. and Lewis， C.， "Cognitive walkthrough for the web"， Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems: Changing our world， changing ourselves， 463-470， 2002， ACM New York， NY， USA
【非特許文献２】Itti, L. and Koch, C. and Niebur, E. and others, "A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis", IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol.20 (11), pp.1254-1259, 1998, Citeseer
【非特許文献３】中村達也、白井清昭、“ウェブページにおける非コンテンツ領域の検出”、言語処理学会第１３回年次大会発表論文集、２３４−２３７、２００７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上述した先行技術文献に記載された技術においては、画面上のコンテンツのレイアウトや操作対象オブジェクトのデザインなど、画面に表示された画像の、視覚的な特徴に対するユーザビリティの評価ができないという問題があった。
（発明の目的）
本発明の目的は、上述した問題点を解決できるユーザビリティ評価装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明のユーザビリティ評価システムは、画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成手段を有する。
【００１３】
本発明の方法は、画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、処理部が前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成する。
【００１４】
本発明のプログラムは、画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、処理部が前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、画像の視覚的な特徴に対するユーザビリティを評価することが可能になるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】第１乃至第６の実施形態の評価対象画像の例を示す図である。
【図３】第１乃至第６の実施形態における顕著マップのデータの一例を示す図である。
【図４】第１乃至第６の実施形態における顕著マップを画像として表した顕著マップ画像の例である。
【図５】第１乃至第５の実施形態の顕著マップの作成の動作を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図７】第２の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図８】第２及び第３の実施形態において取得される諸元情報の一例を示す図である。
【図９】第２及び第４の実施形態において生成される顕著リストのデータの一例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１１】第３の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１２】第３の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１３】第４の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１４】第４の実施形態において取得される諸元情報の一例を示す図である。
【図１５】第４の実施形態における意味的類似度リストのデータの一例を示す図である。
【図１６】第４の実施形態におけるユーザ操作対象オブジェクト情報の一例を示す図である。
【図１７】第４の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１８】第５の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１９】第５の実施形態において生成される諸元情報の一例を示す図である。
【図２０】第５の実施形態におけるコンテンツ領域顕著リストのデータの一例を示す図である。
【図２１】第５の実施形態における非コンテンツ領域顕著リストのデータの一例を示す図である。
【図２２】第５の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図２３】第６の実施形態の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置１００は、入力部１１０と、処理部１２０と、出力部１３０とを含む。
【００１８】
入力部１１０は、たとえば、キーボード及びマウスを含む入力デバイス、あるいはコンピュータを含むデータ入力装置であってもよい。
【００１９】
入力部１１０は、評価対象画像情報Ｇ１０、顕著性閾値ｔ及びピクセル（単位要素とも呼ばれる）個数ｎの入力を受け付け、画像情報Ｇ２０と、顕著性閾値ｔ及びピクセル個数ｎの情報を出力する。図２は、評価対象画像Ｇ１０の例を示す図である。
【００２０】
画像情報Ｇ２０は、例えば図２に示すような評価対象画像Ｇ１０を、描画するためのデータである。具体的には、画像情報Ｇ２０は、例えば、評価対象画像Ｇ１０をピクセルに分割して各ピクセルの色や濃度を数値として表現したビットマップ画像の描画データである。
【００２１】
顕著性閾値ｔは、評価対象画像Ｇ１０中のピクセルが視覚的に顕著であるか否かを判定する基準を示し、例えば「０．３１」などの値である。ピクセル個数ｎは、評価対象画像Ｇ１０中のピクセルの内、視覚的な顕著性の値（後述の顕著性値Ｍ１２に対応、要素顕著性値とも呼ぶ）が顕著性閾値ｔ以上であるピクセル（以後、顕著ピクセルと呼ぶ）の数の上限値を示し、例えば「８０００」などの値である。尚、ピクセル個数ｎは、評価対象画像Ｇ１０中のピクセルの内、顕著ピクセルの割合の上限値で示すようにしても良い。
【００２２】
処理部１２０は、顕著マップ作成部１２１と、ユーザビリティ情報生成部１２２とを含む。
処理部１２０は、中央処理装置（ＣＰＵ）及びメモリ、ハードディスクを含むコンピュータで構成されていても良い。この場合、顕著マップ作成部１２１とユーザビリティ情報生成部１２２での各処理は、コンピュータの記憶媒体に記憶されたプログラムに基づいて実行されるものであってもよい。
【００２３】
顕著マップ作成部１２１は、入力部１１０から出力された画像情報Ｇ２０を受け付け、この画像情報Ｇ２０の各ピクセルの要素顕著性値である顕著性値Ｍ１２を算出し、この顕著性値Ｍ１２に基づいて図３に示すような顕著マップＭ１０のデータを作成する。顕著マップ作成部１２１は、顕著マップＭ１０をユーザビリティ情報生成部１２２に出力する。顕著性値Ｍ１２は、ピクセルの視覚的な顕著性を示す情報である。ここで、顕著性値は、たとえば、画像の単位要素である各ピクセルの輝度・色・方向の特徴を示す値である。
【００２４】
図３は、顕著マップＭ１０のデータの一例を示す図である。図３に示すように、顕著マップＭ１０は、画像情報Ｇ２０中の各ピクセルの位置座標（ｘ座標、ｙ座標）Ｍ１１（図示しない）と視覚的な顕著性値Ｍ１２とを関連付けたデータである。図３に示す顕著マップＭ１０は、例として、評価対象画像Ｇ１０が「６４０×４８０」ピクセルの場合を示している。例えば、最上端かつ最左端のピクセルの位置座標Ｍ１１は、ｘ座標が「１」、ｙ座標が「１」であり、顕著性値Ｍ１２は、「０．０１」である。また、最下端かつ最右端のピクセルの位置座標Ｍ１１は、ｘ座標が「６４０」、ｙ座標が「４８０」であり、顕著性値Ｍ１２は、「０．２１」である。
【００２５】
尚、人間のボトムアップ性の視覚的注意は、一般的に、画像中の視覚的な顕著性値が高い位置に誘導されると考えられている。
【００２６】
図４は、評価対象画像Ｇ１０の顕著マップＭ１０を画像として表した顕著マップ画像の例である。
【００２７】
図５は、顕著マップ作成部１２１における顕著マップＭ１０の作成の動作を示すフローチャートである。
【００２８】
顕著マップ作成部１２１は、入力された画像情報Ｇ２０に対して画像フィルターをかけて色、輝度及び方向などの各特徴を抽出し、各特徴の特徴マップＭ１３（図示しない）を作成する（ステップＳ１１１）。
【００２９】
次に、顕著マップ作成部１２１は、各特徴マップＭ１３を正規化する（ステップＳ１１２）。
【００３０】
次に、顕著マップ作成部１２１は、正規化した各特長マップを統合して、顕著マップＭ１０を作成し、ユーザビリティ情報生成部１２２に出力する（ステップＳ１１３）。
【００３１】
顕著マップ作成部１２１の例として、非特許文献２に記述されている顕著マップの作成手段が挙げられる。
【００３２】
この文献に記述されている顕著性ベース注視モデルの顕著マップＭ１０の作成手順は次の通りである。
【００３３】
まず、顕著性ベース注視モデルは、入力された評価対象画像Ｇ１０にガウシアンフィルタを適用してガウシアンピラミッドを作成する（以後、このガウシアンピラミッドを構成する複数の画像をスケール画像Ｇ３０（図示しない）と呼ぶ）。
【００３４】
次に、顕著性ベース注視モデルは、スケール画像Ｇ３０各々の特徴（輝度・色・方向）を計算し、各スケール画像Ｇ３０の特徴（輝度・色・方向）の値を保持する画像Ｇ３１（図示しない）を作成する。
【００３５】
次に、顕著性ベース注視モデルは、特徴（輝度・色・方向）毎の画像Ｇ３１のスケール間の差分を計算し、算出した差分情報を保持する特徴マップＭ１３を作成する。
【００３６】
次に、顕著性ベース注視モデルは、特徴毎にマップを統合するために特徴マップＭ１３を正規化し、特徴毎にマップを統合した画像Ｇ３３（図示しない）を作成する。
【００３７】
最後に、顕著性ベース注視モデルは、画像Ｇ３３を正規化して１つのマップに統合して顕著マップＭ１０を得る。
【００３８】
これは顕著マップＭ１０の作成手段の１例であり、顕著マップＭ１０を作成する方法はこれに限らない。
【００３９】
評価対象画像Ｇ１０の視覚的顕著性を表すマップが作成できればよいため、顕著マップ作成処理では、図５に示したフローの処理の一部を省略してもよい。具体的には、例えば、特徴マップＭ１３の正規化のステップを省略してもよい。
【００４０】
ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著マップＭ１０の各ピクセルの顕著性値Ｍ１２に基づいて、評価対象画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成する。
【００４１】
具体的には、ユーザビリティ情報生成部１２２は、例えば、顕著ピクセルの個数が、ピクセル個数ｎ以上か否かに基づいて、ユーザビリティ情報を生成する。ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ以上存在するか否かを判断する。そして、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ以上存在すると判断した場合、「顕著ピクセル過多の問題あり（ユーザに掛かる認知負荷が大きいこと）」を示すユーザビリティ情報を生成する。また、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ未満であると判断した場合、「顕著ピクセル過多の問題なし」を示すユーザビリティ情報を生成し、出力部１３０に出力する。
【００４２】
また、ユーザビリティ情報生成部１２２は、例えば、複数の顕著性閾値ｔ毎に各顕著性閾値ｔ以上の顕著性値Ｍ１２を有するピクセルの個数が、ピクセル個数ｎ以上か否かに基づいて、より詳細なユーザビリティ情報を生成してもよい。具体的には、ユーザビリティ情報生成部１２２は、ユーザビリティの問題大、問題中、問題小及び問題なしをそれぞれ判定するための４つの顕著性閾値ｔに基づいて、各顕著性閾値ｔと顕著性値Ｍ１２とを比較する。次に、ユーザビリティ情報生成部１２２は、各顕著性閾値ｔ以上の顕著性値Ｍ１２を有するピクセルの個数が、それぞれピクセル個数ｎ（ｎは、顕著性閾値ごとに異なるものとする）以上か否かに基づいて、ユーザビリティの問題大、問題中、問題小及び問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、出力部１３０に出力する。
【００４３】
また、ユーザビリティ情報生成部１２２は、例えば、顕著ピクセルの個数とピクセル個数ｎの比率に基づいて、ユーザビリティ情報を生成してもよい。具体的には、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセルの個数の、ピクセル個数ｎに対する比率を１００分率で表した数値をユーザビリティ情報として生成する。
【００４４】
尚、顕著性閾値ｔとピクセル個数ｎのデータは、入力部１１０から供給されるのではなく、ユーザビリティ情報生成部１２２に予め設定されていてもよい。
【００４５】
出力部１３０は、処理部１２０の処理結果を表示する表示装置を含む。処理結果は、例えば、上述のユーザビリティ情報のほかに、入力部１１０で入力した評価対象画像Ｇ１０上にその画像情報Ｇ２０から求めた顕著マップＭ１０の顕著性値Ｍ１２を重ね合わせた図（重ね画像）を含む。この場合、ユーザビリティ情報生成部１２２は、ユーザビリティ情報と、評価対象画像Ｇ１０の画像情報Ｇ２０の上に顕著マップＭ１０を重ね合わせた画像の情報（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）とを、出力部１３０に送信することが望ましい。
【００４６】
また、出力部１３０は、処理結果として画像情報Ｇ２０と顕著マップＭ１０の顕著性値Ｍ１２とを処理部１２０から入力し、それらを重ね合わせた画像を生成し表示してもよい。
【００４７】
次に、図１〜３を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。
【００４８】
図６は、本実施形態の処理部１２０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００４９】
図６に示す動作に先立って、入力部１１０は、画像情報Ｇ２０の入力を受け付け、処理部１２０の顕著マップ作成部１２１に送信する。また、入力部１１０は、顕著性閾値ｔ及びピクセル個数ｎの値の入力を受け付け、処理部１２０のユーザビリティ情報生成部１２２に送信する。
【００５０】
処理部１２０の顕著マップ作成部１２１は、画像情報Ｇ２０を受信したことを契機に動作を開始する。
【００５１】
最初に、処理部１２０の顕著マップ作成部１２１は、画像情報Ｇ２０の各ピクセルの顕著性値Ｍ１２を算出し、算出した顕著性値Ｍ１２に基づいて顕著マップＭ１０を作成する。続けて、顕著マップ作成部１２１は、作成した顕著マップＭ１０をユーザビリティ情報生成部１２２に送信する（ステップＳ１０１）。
【００５２】
ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著マップＭ１０を受信し、この顕著マップＭ１０について、顕著ピクセルの個数が、ピクセル個数ｎ以上か否かを決定する（ステップＳ１０２）。
【００５３】
顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ以上である場合（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセル過多の問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する（ステップＳ１０３）。
【００５４】
顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ未満である場合（ステップＳ１０２でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセル過多の問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する（ステップＳ１０４）。
【００５５】
次に、ユーザビリティ情報生成部１２２は、ステップＳ１０３またはステップＳ１０４のいずれかで生成されたユーザビリティ情報と評価対象画像Ｇ１０の上に顕著マップＭ１０を描いた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）とを、出力部１３０に送信する（ステップＳ１０５）。
【００５６】
以上で処理部１２０の動作は終了し、これら一連の動作に続いて、出力部１３０は、受信したユーザビリティ情報と評価対象画像Ｇ１０の上に顕著マップＭ１０を重ねて描いた図とを、表示する。
【００５７】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置１００の使用者は、ユーザの視覚的注意を誘導しやすい位置が多数存在して、ユーザに必要以上の認知負荷をかけてしまう設計になっていないか否かのユーザビリティを評価する。
【００５８】
上述した本実施形態における効果は、画像の視覚的な特徴に対するユーザビリティを評価することが可能になる点である。即ち、本実施形態によれば、画面上のコンテンツのレイアウトや操作対象オブジェクトのデザインなど、画面上に表示された画像の、視覚的な特徴に対するユーザビリティを評価することが可能になる。
【００５９】
その理由は、評価対象画像Ｇ１０の顕著性値Ｍ１２を算出し、算出した顕著性値Ｍ１２に基づいて、顕著ピクセルの個数が予め定められたピクセル個数以上であるか否かを判断してユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６０】
図７は、本実施形態の構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置２００は、入力部２１０と、処理部２２０と、出力部２３０とを含む。
【００６１】
入力部２１０は、第１の実施形態で説明した入力部１１０と同等である。
【００６２】
処理部２２０は、顕著マップ作成部１２１と、画面上の操作対象オブジェクトを検出する操作対象オブジェクト検出部２２３と、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４と、ユーザビリティ情報生成部２２２とを備える。操作対象オブジェクト検出部２２３と、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４と、ユーザビリティ情報生成部２２２とは、中央処理装置（ＣＰＵ）及びメモリ、ハードディスクを含むコンピュータで構成されていても良い。この場合、各処理は、コンピュータの記憶媒体に記憶されたプログラムに基づいて実行されるものであってもよい。
【００６３】
顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態で説明したものと同等である。
【００６４】
操作対象オブジェクト検出部２２３は、入力部２１０から受信した画像情報Ｇ２０の情報（第１の実施形態で説明したビットマップ画像の描画データやＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述された画面表示のデータなど）を参照して画面上の１つ或いは複数の操作対象オブジェクトを検出する。そして、操作対象オブジェクト検出部２２３は、検出した操作対象オブジェクトの図８に示すような諸元情報Ｐ１０として、各操作対象オブジェクトの少なくとも位置座標Ｍ１１を取得し、更に、操作対象オブジェクトの幅及び高さの情報を取得(発生)し、取得した諸元情報Ｐ１０を操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４に送信する。図８は、諸元情報Ｐ１０の一例を示す図である。図８に示すように、諸元情報Ｐ１０は、操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と位置座標Ｍ１１と幅と高さとを含む。
【００６５】
操作対象オブジェクト検出部２２３は、ユーザビリティ評価者による入力に基づいて操作対象オブジェクトを検出し、諸元情報Ｐ１０を取得するようにしてもよい。また、操作対象オブジェクト検出部２２３は、画像情報Ｇ２０から自動的に操作対象オブジェクトを検出し、諸元情報Ｐ１０を取得するようにしてもよい。
【００６６】
操作対象オブジェクトを手動で入力する手段の場合、例えば、入力部２１０と出力部２３０とは、そのためのインターフェースを有してもよい。具体的には、出力部２３０が評価対象画像Ｇ１０を表示し、入力部２１０が、マウスで範囲指定された、評価対象画像Ｇ１０上のボタン領域の情報を受け付ける。次に、操作対象オブジェクト検出部２２３は、入力部２１０が受け付けたボタン領域の情報に基づいて、操作対象オブジェクトの位置座標Ｍ１１、幅、高さを含む諸元情報Ｐ１０を取得する。
【００６７】
操作対象オブジェクトを自動で検出する手段の場合、操作対象オブジェクト検出部２２３は、例えば、ＨＴＭＬで記述された画面表示のデータを参照して操作対象オブジェクトを検出する。具体的には、操作対象オブジェクト検出部２２３は、例えば、ＨＴＭＬで記述された画面表示のデータ内からリンクの記述部分である開始タグ＜ａ ｈｒｅｆ＝“ “>と終了タグ＜／a＞の記述（文字列）を検出する。そして、操作対象オブジェクト検出部２２３は、検出された開始タグと終了タグの間に記述されている文字列Ｗ１０（図示しない）を抽出し、これを操作対象オブジェクトとして検出する。次に、操作対象オブジェクト検出部２２３は、検出した操作対象オブジェクトである文字列Ｗ１０の位置座標Ｍ１１、幅、高さを含む諸元情報Ｐ１０を取得し、出力する。
【００６８】
これらは操作対象オブジェクト検出部２２３の動作の１例であり、諸元情報Ｐ１０を取得する方法はこれに限らない。
【００６９】
操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、図９に示すような顕著リストＭ２０を生成する。
【００７０】
図９は、顕著リストＭ２０のデータの一例を示す図である。図９に示すように顕著リストＭ２０は、操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と顕著性値Ｍ２２とを対応付けた組を１つ以上含む。操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、顕著マップ作成部１２１からの顕著マップＭ１０と操作対象オブジェクト検出部２２３からの諸元情報Ｐ１０とに基づいて、各操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２を算出し、顕著リストＭ２０を生成する。例えば、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、諸元情報Ｐ１０に対応する操作対象オブジェクト領域の各ピクセルにおける顕著性値Ｍ１２の最大値を検出し、その最大値を操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２とする。
【００７１】
ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４からの、各操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する。
【００７２】
まず、ユーザビリティ情報生成部２２２は、例えば、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２と、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の最大の顕著性値Ｍ１２とを比較する。操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２が操作対象オブジェクト以外の領域の内の最大の顕著性値Ｍ１２以下の場合、ユーザビリティ情報生成部２２２は、「操作対象オブジェクト以外領域に対する操作対象オブジェクトの顕著性に問題あり」を示すユーザビリティ情報を生成する。また、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２が操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の最大の顕著性値Ｍ１２を超える場合、ユーザビリティ情報生成部２２２は、「操作対象オブジェクト以外領域に対する操作対象オブジェクトの顕著性に問題なし」を示すユーザビリティ情報を生成する。
【００７３】
尚、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の最大の顕著性値Ｍ１２に替えて、この最大の顕著性値Ｍ１２に予め定められた値を加算した数値と操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２とを比較するようにしてもよい。
【００７４】
更に、ユーザビリティ情報生成部２２２は、顕著性値Ｍ２２を相互に比較する。いずれかの顕著性値Ｍ２２間の差が予め定められた差分閾値ｄ以上の場合、ユーザビリティ情報生成部２２２は操作対象オブジェクト間の顕著性差分に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。顕著性値Ｍ２２間の差が予め定められた差分閾値ｄ未満の場合、ユーザビリティ情報生成部２２２は操作対象オブジェクト間の顕著性差分に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。
【００７５】
尚、ユーザビリティ情報生成部２２２は、更に、第１の実施形態のユーザビリティ情報生成部１２２と同様に顕著ピクセルの個数がピクセル個数に基づく、ユーザビリティ情報を生成してもよい。
【００７６】
出力部２３０は、処理部２２０の処理結果を表示する。処理結果は、上述のユーザビリティ情報、各操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２及び評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０の顕著性値Ｍ１２を重ね合わせた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）である。
【００７７】
次に、図７〜図１０を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。尚、以下に示す本実施形態の動作の説明において、第１の実施形態で説明した動作は、本実施形態の動作の説明が不明確にならない範囲内で、省略する。
【００７８】
図１０は、本実施形態の処理部２２０の動作を示すフローチャートである。
【００７９】
図１０に示す動作に先立って、入力部２１０は、画像情報Ｇ２０の入力を受け付け、これを顕著マップ作成部１２１及び操作対象オブジェクト検出部２２３に送信する。
【００８０】
まず、顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態と同様に、顕著マップＭ１０を作成する。続けて、顕著マップ作成部１２１は、作成した顕著マップＭ１０をユーザビリティ情報生成部２２２及び操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４に送信する（ステップＳ２０１）。
【００８１】
次に、操作対象オブジェクト検出部２２３は、受信した画像情報Ｇ２０内の操作対象オブジェクトを検出し、検出した各操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ１０を操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４に送信する（ステップＳ２０２）。
【００８２】
次に、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、顕著マップＭ１０と、操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ１０とを受信し、これらに基づいて各操作対象オブジェクトの視覚的な顕著性値Ｍ２２を算出し、顕著リストＭ２０を生成する。そして、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、生成した顕著リストＭ２０をユーザビリティ情報生成部２２２に送信する（ステップＳ２０３）。
【００８３】
次に、ユーザビリティ情報生成部２２２は、顕著マップＭ１０、及び顕著リストＭ２０を受信する。続けて、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２と、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の最大の顕著性値Ｍ１２とを比較する（ステップＳ２０４）。
【００８４】
そして、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２が、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の、最大の顕著性値Ｍ１２以下の場合（ステップＳ２０４でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト以外領域に対する操作対象オブジェクトの顕著性に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部２３０に送信する（ステップＳ２０５）。
【００８５】
また、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２が、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の、最大の顕著性値Ｍ１２を超えている場合（ステップＳ２０４でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト以外領域に対する操作対象オブジェクトの顕著性に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部２３０に送信する（ステップＳ２０６）。
【００８６】
次に、ユーザビリティ情報生成部２２２は、図９に示す顕著性値Ｍ２２を相互に比較する（ステップＳ２０７）。
【００８７】
そして、顕著性値Ｍ２２間の差が予め定められた差分閾値ｄ以上の場合（ステップＳ２０６でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト間の顕著性差分に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部２３０に送信する（ステップＳ２０８）。
【００８８】
また、顕著性値Ｍ２２間の差が予め定められた差分閾値ｄ未満の場合（ステップＳ２０６でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト間の顕著性差分に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部２３０に送信する（ステップＳ２０９）。
【００８９】
次に、ユーザビリティ情報生成部２２２は、顕著リストＭ２０と評価対象画像Ｇ１０の上に対応する顕著マップＭ１０を描いた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）とを生成し、出力部２３０に送信する（ステップＳ２０９）。
【００９０】
以上で処理部２２０の動作は終了し、これら一連の動作に続いて出力部２３０は、上述のユーザビリティ情報と、顕著リストＭ２０と、その評価対象画像Ｇ１０の上に対応する顕著マップＭ１０とを描いた図を表示する。
【００９１】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置２００の使用者は、操作対象オブジェクトにユーザの注意が向けられるようになっているか否かを評価する。
【００９２】
上述した本実施形態における効果は、第１の実施形態の効果に加え、操作対象オブジェクトにユーザの視覚的注意が誘導されるようになっているか否かを評価することが可能になる点である。
【００９３】
その理由は、画面全域の顕著性値Ｍ１２と画面上の各操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２とを比較し、更に操作対象オブジェクトの相互間の顕著性値Ｍ２２を比較してユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１１は、本発明の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置３００は、入力部３１０と、処理部３２０と、出力部３３０とを含む。
入力部３１０は、第１の実施形態で説明した入力部１１０と同等である。
【００９４】
処理部３２０は、顕著マップ作成部１２１と注視位置予測部３２５と操作対象オブジェクト検出部２２３とユーザビリティ情報生成部３２２とを備える。顕著マップ作成部１２１と操作対象オブジェクト検出部２２３とは、第１及び第２の実施形態で説明したものと同等である。
【００９５】
注視位置予測部３２５は、顕著マップＭ１０を参照し、ユーザの注視が誘導される位置座標Ｍ１１を予測し、その予測結果を送信する。一般的に、ユーザの注視は、顕著性値Ｍ１２の最も高い場所に誘導される。そこでまず、注視位置予測部３２５は、例えば、顕著マップＭ１０の顕著性値Ｍ１２の内の最も高い顕著性値Ｍ１２を注視顕著性値Ｍ３２（図示しない）とする。続けて、注視位置予測部３２５は、この注視顕著性値Ｍ３２を有するピクセルの位置座標Ｍ１１を注視位置座標Ｃ３０（図示しない）として検出する。そして、注視位置予測部３２５は、この注視位置座標Ｃ３０を予測結果として送信する。この注視位置座標Ｃ３０が、ユーザの注視が誘導される位置であるとする。
【００９６】
また、例えば、注視位置予測部３２５は、以下のようにして注視位置座標Ｃ３０を検出してもよい。まず、注視位置予測部３２５は、各ピクセルの顕著性値Ｍ１２から、そのピクセルに隣接するピクセルそれぞれの顕著性値Ｍ１２を差し引いた差分の平均値Ｍ３５（図示しない）を算出する。次に、注視位置予測部３２５は、平均値Ｍ３５の内の最も高い平均値Ｍ３５を有するピクセルの位置座標Ｍ１１を注視位置座標Ｃ３０として検出する。
【００９７】
ユーザビリティ情報生成部３２２は、ユーザの注視位置座標Ｃ３０と操作対象オブジェクト検出部２２３から受信した諸元情報Ｐ１０に基づいてユーザビリティ情報を抽出する。
【００９８】
具体的には、ユーザビリティ情報生成部３２２は、諸元情報Ｐ１０に基づいて、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域内であるか否かを判定する。注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域内ならば、ユーザビリティ情報生成部３２２は、操作対象オブジェクト対注視位置関係に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。即ち、問題なしを示すユーザビリティ情報は、ユーザの注視位置が操作対象オブジェクトに誘導される設計になっていることを示している。また、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域外ならば、ユーザビリティ情報生成部３２２は、操作対象オブジェクト対注視位置関係に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。
尚、ユーザビリティ情報生成部３２２は、注視位置座標Ｃ３０が予め定められた領域内か否かを、判定してもよい。
また、ユーザビリティ情報生成部３２２は、更に、第１の実施形態のユーザビリティ情報生成部１２２及び第２の実施形態のユーザビリティ情報生成部２２２と同様のユーザビリティ情報を生成してもよい。
【００９９】
次に図１２を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。尚、以下に示す本実施形態の動作の説明において、第１及び第２の実施形態で説明した動作は、本実施形態の動作の説明が不明確にならない範囲内で、省略する。図１２は、本実施形態の処理部３２０の動作を示すフローチャートである。
【０１００】
図１２に示す動作に先立って、入力部３１０は、画像情報Ｇ２０を入力し、これを顕著マップ作成部１２１及び操作対象オブジェクト検出部２２３に送信する。
【０１０１】
まず、顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態と同様に、顕著マップＭ１０を作成する。続けて、顕著マップ作成部１２１は、作成した顕著マップＭ１０を注視位置予測部３２５に送信する（ステップＳ３０１）。
【０１０２】
次に、注視位置予測部３２５は、受信した顕著マップＭ１０内の、最大の顕著性値Ｍ１２を保持する注視位置座標Ｃ３０（図示しない）を検出する。続けて、注視位置予測部３２５は、注視位置座標Ｃ３０と顕著マップＭ１０とをユーザビリティ情報生成部３２２に送信する（ステップＳ３０２）。
【０１０３】
次に、操作対象オブジェクト検出部２２３は、第２の実施形態と同様に、受信した画像情報Ｇ２０内の操作対象オブジェクトを検出し、検出した各操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ１０を取得する。続けて、操作対象オブジェクト検出部２２３は、この諸元情報Ｐ１０をユーザビリティ情報生成部３２２に送信する（ステップＳ３０３）。
【０１０４】
次に、ユーザビリティ情報生成部３２２は、受信した諸元情報Ｐ１０と注視位置座標Ｃ３０とに基づいて、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域内か否かを調べる（ステップＳ３１１）。
【０１０５】
そして、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクト領域内の場合（ステップＳ３１１でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部３２２は、「操作対象オブジェクト対注視位置関係に問題なし」を示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部３３０に送信する（ステップＳ３１２）。
【０１０６】
また、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクト領域外の場合（ステップＳ３１１でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部３２２は、「操作対象オブジェクト対注視位置関係に問題あり」を示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部３３０に送信する（ステップＳ３１３）。
【０１０７】
以上で処理部３２０の動作は終了する。これら一連の動作に続いて出力部３３０は、上述のユーザビリティ情報と顕著リストＭ２０と注視位置座標Ｃ３０と注視顕著性値Ｍ３２と評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０に対応する顕著マップＭ１０を描いた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）とを表示する（ステップＳ３１４）。
【０１０８】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置３００の使用者は、操作対象オブジェクトにユーザの注意が向けられるようになっているか否かを評価する。
【０１０９】
上述した本実施形態における効果は、第１及び第２の実施形態の効果に加え、操作対象オブジェクトにユーザの視覚的注意が誘導されているようになっているか否かを評価することが可能になる点である。
その理由は、ユーザビリティ情報生成部３２２が、諸元情報Ｐ１０に基づいて、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域内であるか否かを判定するようにしたからである。
［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１１０】
図１３は、本実施形態の構成を示すブロック図である。図１３に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置４００は、入力部４１０と、処理部４２０と、出力部４３０とを含む。
【０１１１】
入力部４１０は、第１の実施形態で説明した入力部１１０の機能及び、入力されたユーザの目的を表す文字列Ｗ４０を受け取り、送信する機能を有する。
【０１１２】
処理部４２０は、顕著マップ作成部１２１と操作対象オブジェクト検出部４２３と注視位置予測部３２５と操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４と意味的類似度算出部４２６と選択オブジェクト予測部４２７とユーザビリティ情報生成部４２２とを備える。
【０１１３】
顕著マップ作成部１２１と操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４と注視位置予測部３２５とは、第１から第３の実施形態で説明したものと同等である。
【０１１４】
操作対象オブジェクト検出部４２３は、受信した画像情報Ｇ２０内の操作対象オブジェクトを検出する。そして、操作対象オブジェクト検出部４２３は、検出した操作対象オブジェクトの少なくとも位置座標Ｍ１１、幅、高さ及びその操作対象オブジェクト内に表記されている文字列Ｗ４１を、諸元情報Ｐ４０として取得し、送信する。図１４は、諸元情報Ｐ４０の一例を示す図である。図１４に示すように、諸元情報Ｐ４０は、操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と位置座標Ｍ１１と幅と高さと文字列Ｗ４１とを含む。
意味的類似度算出部４２６は、入力部４１０から受信したユーザの目的を表す文字列Ｗ４０と、操作対象オブジェクト検出部４２３から受信した操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ４０中の文字列Ｗ４１とに基づいて、ユーザの目的と操作対象オブジェクトの意味的類似度を計算する。そして、意味的類似度算出部４２６は、図１５に示すような意味的類似度リストＳ４０を作成する。
図１５は、意味的類似度リストＳ４０のデータの一例を示す図である。図１５に示すように、意味的類似度リストＳ４０は、ユーザの目的を表す文字列Ｗ４０と操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１とその操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１で示される操作対象オブジェクト内に表記されている文字列Ｗ４１と計算した意味的類似度値Ｓ４２とを対応付けた組を１つ以上含む。
【０１１５】
意味的類似度の計算方法の１例として、非特許文献２に記述されている潜在意味解析（ＬＳＡ：Ｌａｔｅｎｔ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ）が挙げられる。ＬＳＡでは、文字列Ｗ４０及び文字列Ｗ４１をそれぞれ意味空間内のベクトルとして表し、これらのベクトルの成す角の余弦を計算することで文字列Ｗ４０及び文字列Ｗ４１間の意味的類似度を得る。意味的類似度の値は、文字列Ｗ４０及び文字列Ｗ４１のそれぞれに含まれる語の、語間の類似度が高いほど、高い値になる。
選択オブジェクト予測部４２７は、意味的類似度算出部４２６が作成した意味的類似度リストＳ４０に基づいて、ユーザが選択すると予測される操作対象オブジェクトを抽出し、送信する。具体的には、選択オブジェクト予測部４２７は、意味的類似度リストＳ４０に含まれる意味的類似度値Ｓ４２の内で最大の意味的類似度値Ｓ４２に対応する操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１を、ユーザが選択すると予測される操作対象オブジェクトの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１として抽出する。続けて、選択オブジェクト予測部４２７は、この抽出された操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１で示される操作対象オブジェクトの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１、位置座標Ｍ１１、高さ及び幅を、図１６に示すような、ユーザが操作すると予測されるユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０として抽出し、送信する。図１６は、ユーザが操作すると予測されるユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０の一例を示す図である。
【０１１６】
ユーザビリティ情報生成部４２２は、、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４からの顕著リストＭ２０（図９）と、ユーザが選択すると予測されるユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成する。具体的には、例えば、ユーザビリティ情報生成部４２２は、顕著リストＭ２０に含まれる顕著性値Ｍ２２内の、最大の顕著性値Ｍ２２に対応する操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と、ユーザが選択すると予測されるユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０の操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と、が同一であるか否かを判定する。同一である場合、ユーザビリティ情報生成部４２２は、操作対象オブジェクトの一致性に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。同一でない場合、ユーザビリティ情報生成部４２２は、操作対象オブジェクトの一致性に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。
【０１１７】
尚、ユーザビリティ情報生成部４２２は、更に、第１の実施形態のユーザビリティ情報生成部１２２及び第２の実施形態のユーザビリティ情報生成部２２２と同様のユーザビリティ情報を生成してもよい。
【０１１８】
出力部４３０は、処理部４２０の処理結果を表示する。処理結果は、例えば、上述のユーザビリティ情報、評価対象画像Ｇ１０上にその画像情報Ｇ２０から求めた顕著性値Ｍ１２とユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０とを重ね合わせた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）、顕著リストＭ２０（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）及び意味的類似度リストＳ４０（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）などである。
【０１１９】
次に、図１７を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。尚、以下に示す本実施形態の動作の説明において、第１乃至第３の実施形態で説明した動作は、本実施形態の動作の説明が不明確にならない範囲で省略する。
【０１２０】
図１７は、本実施形態の処理部４２０の動作を示すフローチャートである。
【０１２１】
図１７に示す動作に先立って、入力部４１０は、画像情報Ｇ２０とユーザの目的を表す文字列Ｗ４０の入力を受け取り、顕著マップ作成部１２１及び操作対象オブジェクト検出部４２３及び意味的類似度算出部４２６に送信する。
【０１２２】
ステップＳ４０１の動作は、第３の実施形態のステップＳ３０１と同等である。
【０１２３】
次に、操作対象オブジェクト検出部４２３は、受信した画像情報Ｇ２０内の操作対象オブジェクトを検出する。そして、操作対象オブジェクト検出部４２３は、検出した各操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ４０を取得し、これらを操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４及び意味的類似度算出部４２６に送信する（ステップＳ４０３）。
【０１２４】
次に、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、第２の実施形態と同様に、顕著リストＭ２０を生成する。そして、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、生成した顕著リストＭ２０をユーザビリティ情報生成部４２２に送信する（ステップＳ４０４）。
【０１２５】
次に、意味的類似度算出部４２６は、受信した諸元情報Ｐ４０とユーザの目的を表す文字列Ｗ４０とに基づいて、操作対象オブジェクト内に表記されている文字列Ｗ４１と文字列Ｗ４０との意味的類似度を算出して意味的類似度リストＳ４０を作成し、選択オブジェクト予測部４２７に送信する（ステップＳ４０５）。
【０１２６】
次に、選択オブジェクト予測部４２７は、受信した意味的類似度リストＳ４０に基づいて、ユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０を抽出する。そして、選択オブジェクト予測部４２７は、抽出したユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０と意味的類似度リストＳ４０とをユーザビリティ情報生成部４２２に送信する（ステップＳ４０６）。
【０１２７】
次に、ユーザビリティ情報生成部４２２は、顕著マップＭ１０、顕著リストＭ２０、意味的類似度リストＳ４０及びユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０を受信する。続けて、ユーザビリティ情報生成部４２２は、ユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０に含まれる操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と、顕著リストＭ２０に含まれる顕著性値Ｍ２２の内の、最大の顕著性値Ｍ２２に対応する操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と、の二つの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１が同一であるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。
【０１２８】
そして、二つの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１が同一の場合（ステップＳ４０７でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部４２２は、ユーザ操作対象オブジェクト誘導性に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部４３０に送信する（ステップＳ４０８）。
また、二つの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１が同一でない場合（ステップＳ４０７でＮＯ）、ユーザ操作対象オブジェクト誘導性に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部４３０に送信する（ステップＳ４０９）。
【０１２９】
以上で処理部４２０の動作は終了し、これら一連の動作に続いて出力部４３０は、上述のユーザビリティ情報を表示する。また、出力部４３０は、評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０に対応する顕著マップＭ１０ユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０を描いた図を表示してもよい。また、出力部４３０は、意味的類似度リストＳ４０や顕著リストＭ２０などを表示してもよい（ステップＳ４１０）。
【０１３０】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置４００の使用者は、ユーザが選択し操作する操作対象オブジェクトにユーザの注意が向けられるようになっているか否かを評価する。
【０１３１】
上述した本実施形態における効果は、第１、第２及び第３の実施形態の効果に加え、ユーザが選択し操作すると予測される操作対象オブジェクトに、ユーザの視覚的注意が誘導されるようになっているか否かを評価することが可能になる点である。
その理由は、操作対象オブジェクト内に表記されている文字列Ｗ４１とユーザの目的を表す文字列Ｗ４０との意味的類似度を算出してユーザが選択する操作対象オブジェクトを予測し、この予測した操作対象オブジェクトが最大の顕著性値Ｍ２２に対応する操作対象オブジェクトであるか否かを判定してユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［第５の実施形態］
次に、本発明の第５の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１３２】
図１８は、本実施形態の構成を示すブロック図である。図１８に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置５００は、入力部５１０と、処理部５２０と、出力部５３０とを含む。
【０１３３】
入力部５１０は、第１の実施形態で説明した入力部１１０と同等である。
【０１３４】
処理部５２０は、顕著マップ作成部１２１と、非コンテンツ領域検出部５２８と、各領域顕著性算出部５２９と、ユーザビリティ情報生成部５２２とを含む。顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態で説明したものと同等である。
【０１３５】
非コンテンツ領域検出部５２８は、入力部５１０から受信した画像情報Ｇ２０について、有用な情報を含まない非コンテンツ領域を検出する。そして、非コンテンツ領域検出部５２８は、評価対象画像Ｇ１０全域をコンテンツ領域と非コンテンツ領域とに分ける諸元情報Ｐ５０を生成する。図１９は、諸元情報Ｐ５０の一例を示す図である。図１９に示すように諸元情報Ｐ５０は、画像情報Ｇ２０中の各ピクセルの位置座標（ｘ座標、ｙ座標）Ｍ１１と領域識別子Ｐ５３とを関連付けた情報である。図１９に示す諸元情報Ｐ５０は、例として、評価対象画像Ｇ１０が「６４０×４８０」ピクセルの場合を示している。例えば、最上端かつ最左端のピクセルの位置座標Ｍ１１は、ｘ座標が「１」、ｙ座標が「１」であり、領域識別子Ｐ５３は、「４」である。また、最下端かつ最右端のピクセルの位置座標Ｍ１１は、ｘ座標が「６４０」、ｙ座標が「４８０」であり、領域識別子Ｐ５３は、「５」である。
【０１３６】
非コンテンツ領域検出方法の例として、非特許文献３に記載された手法がある。この非コンテンツ領域検出手法は、まず、ウェブページをテキストユニットに分解し、各ユニットが非コンテンツ領域か否かを人が判断して入力し、学習のための教師データを作成する。そして、この非コンテンツ領域検出手法は、作成した教師データを使って教師あり学習を行い、チャンキングモデルを生成することで非コンテンツ領域を自動的に検出する。
【０１３７】
これは非コンテンツ領域検出部５２８の一例であり、非コンテンツ領域を検出する手段はこれに限らない。
【０１３８】
領域顕著性算出部５２９は、顕著マップＭ１０と諸元情報Ｐ５０とに基づいて各領域の顕著性値（後述するコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３及び非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５）を算出する。領域顕著性算出部５２９は、例えば、領域内の各ピクセルが保持する顕著性値Ｍ１２の総和をその領域の顕著性値とすることで、各領域の顕著性値を算出する。そして、領域顕著性算出部５２９は、図２０に示すようなコンテンツ領域顕著リストＭ５０と図２１に示すような非コンテンツ領域顕著リストＭ５１を作成する。
【０１３９】
図２０は、コンテンツ領域顕著リストＭ５０のデータの一例を示す図である。図２０に示すようにコンテンツ領域顕著リストＭ５０は、コンテンツ領域識別子Ｍ５２とコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３とを対応付けた組を１つ以上含む。図２１は、非コンテンツ領域顕著リストＭ５１のデータの一例とを示す図である。図２１に示すように非コンテンツ領域顕著リストＭ５１は非コンテンツ領域識別子Ｍ５４と非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５とを対応付けた組を１つ以上含む。
【０１４０】
ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著リストＭ５０及び非コンテンツ領域顕著リストＭ５１に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する。
【０１４１】
まず、ユーザビリティ情報生成部５２２は、例えば、各コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３と各非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５とを比較する。非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５のいずれかが、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３のいずれか以上の場合、ユーザビリティ情報生成部５２２は、異種領域顕著性差に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。また、全ての非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５がいずれのコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３未満の場合、ユーザビリティ情報生成部５２２は、異種領域顕著性差に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。
尚、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３に替えて、予め定められた数値と非コンテンツ領域とを比較するようにしてもよい。同様に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５に替えて、予め定められた数値とコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３とを比較するようにしてもよい。
【０１４２】
更に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３どうしを相互に比較する。比較した結果、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３間の差のいずれかが予め定められた差分閾値ｄ以上の場合、ユーザビリティ情報生成部５２２はコンテンツ領域顕著性差に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３間の差の全てが予め定められた差分閾値ｄ未満の場合、ユーザビリティ情報生成部５２２はコンテンツ領域顕著性差に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。
【０１４３】
尚、ユーザビリティ情報生成部５２２は、更に、ユーザビリティ情報生成部１２２と同様のユーザビリティ情報を生成してもよい。
【０１４４】
また、本実施形態は、第２の実施形態、第３の実施形態及び第４の実施形態のいずれを含むようにしても良い。
【０１４５】
出力部５３０は、処理部５２０の処理結果を表示する。処理結果は、上述のユーザビリティ情報、評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０のコンテンツ領域と非コンテンツ領域とを描いた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）、及びコンテンツ領域顕著リストＭ５０（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）、非コンテンツ領域顕著リストＭ５１（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）などである。
【０１４６】
次に、図１８から図２２を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。尚、以下に示す本実施形態の動作の説明において、第１の実施形態で説明した動作は、本実施形態の動作の説明が不明確にならない範囲内で、省略する。
【０１４７】
図２２は、本実施形態の処理部５２０の動作を示すフローチャートである。
【０１４８】
図２２に示す動作に先立って、入力部５１０は、画像情報Ｇ２０の入力を受け付け、これを顕著マップ作成部１２１及び非コンテンツ領域検出部５２８に送信する。
【０１４９】
まず、顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態と同様に、顕著マップＭ１０を作成する。続けて、顕著マップ作成部１２１は、作成した顕著マップＭ１０をユーザビリティ情報生成部５２２及び領域顕著性算出部５２９に送信する（ステップＳ５０１）。
【０１５０】
次に、非コンテンツ領域検出部５２８は、受信した画像情報Ｇ２０内の非コンテンツ領域を検出し、非コンテンツ領域及びそれ以外のコンテンツ領域の諸元情報Ｐ５０を操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４に送信する（ステップＳ５０２）。
【０１５１】
次に、領域顕著性算出部５２９は、顕著マップＭ１０と諸元情報Ｐ５０とに基づいて各コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３及び非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５を算出してコンテンツ領域顕著リストＭ５０、非コンテンツ領域顕著リストＭ５１を作成し、ユーザビリティ情報生成部５２２に送信する（ステップＳ５０３）。
【０１５２】
次に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、顕著マップＭ１０、コンテンツ領域顕著リストＭ５０及び非コンテンツ領域顕著リストＭ５１を受信する。続けて、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３と非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５とを比較する（ステップＳ５０４）。
【０１５３】
そして、非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５のいずれかが、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３のいずれか以上の場合（ステップＳ５０４でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部５２２は、異種領域顕著性差に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部５３０に送信する（ステップＳ５０５）。
【０１５４】
また、全ての非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５が、いずれのコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３未満の場合（ステップＳ５０４でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部５２２は、異種領域顕著性差に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部５３０に送信する（ステップＳ５０６）。
【０１５５】
次に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３を相互に比較する（ステップＳ５０７）。
【０１５６】
そして、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３間の差が予め定められた差分閾値ｄ以上の場合（ステップＳ５０６でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性差に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部５３０に送信する（ステップＳ５０８）。
【０１５７】
また、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３間の差が予め定められた差分閾値ｄ未満の場合（ステップＳ５０６でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性差に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部５３０に送信する（ステップＳ５０９）。
【０１５８】
次に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、評価対象画像Ｇ１０の上に対応する顕著マップＭ１０とコンテンツ領域と非コンテンツ領域とを描いた図を生成する。続けて、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著リストＭ５０と非コンテンツ領域顕著リストＭ５１と生成した図とを出力部５３０に送信する（ステップＳ５１０）。
【０１５９】
以上で処理部５２０の動作は終了し、これら一連の動作に続いて出力部５３０は、受信したユーザビリティ情報を表示する。また、出力部５３０は、受信したコンテンツ領域顕著リストＭ５０と、非コンテンツ領域顕著リストＭ５１と、評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０のコンテンツ領域と非コンテンツ領域とを描いた図を表示する。
【０１６０】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置５００の使用者は、非コンテンツ領域にユーザの注意が誘導されないか否かを評価する。
【０１６１】
上述した本実施形態における効果は、第１の実施形態の効果に加え、非コンテンツ領域にユーザの注意が誘導されるか否かを評価することが可能になる点である。
【０１６２】
その理由は、画面全域内の非コンテンツ領域を検出し、コンテンツ領域と非コンテンツ領域の顕著性を比較してユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［第６の実施形態］
次に、本発明の第６の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１６３】
図２３は、本実施形態の構成を示すブロック図である。図２３に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置６００は、ユーザビリティ情報生成部１２２を含む。
【０１６４】
ユーザビリティ情報生成部１２２は、例えば図２に示すような評価対象画像Ｇ１０の、図３に示すような顕著マップＭ１０に含まれる、単位要素（例えば、ピクセル）毎の顕著性値Ｍ１２に基づいて、評価対象画像Ｇ１０のユーザビリティ情報を生成する。尚、例えば、図３に示す顕著マップＭ１０は、メモリ（図示しない）上に、図示しない手段によって展開されていてもよい。
【０１６５】
上述した本実施形態における効果は、画像の視覚的な特徴に対するユーザビリティを評価することが可能になる点である。
【０１６６】
その理由は、評価対象画像Ｇ１０の顕著性値Ｍ１２に基づいて、評価対象画像に注意を向けるべきか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［実施形態の変形］
以上の各実施形態は、それぞれの一部或いは全部を組み合わせて変形してもよい。例えば、実施形態３の処理部３２０に操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４を追加し、ユーザビリティ情報生成部３２２は、第２の実施形態のユーザビリティ情報生成部２２２と同様のユーザビリティ情報を生成するようにしてもよい。また、例えば第４の実施形態の処理部４２０に注視位置予測部３２５を追加し、ユーザビリティ情報生成部４２２は、第３の実施形態のユーザビリティ情報生成部３２２と同様のユーザビリティ情報を生成するようにしてもよい。
【０１６７】
以上の各実施形態で説明した各構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と記憶媒体とを含むコンピュータによって構成されても良い。この場合、記憶媒体は、コンピュータによって各構成要素を機能させるためのプログラムを記憶してもよい。
【０１６８】
以上の各実施形態で説明した各構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はない。例えば、各構成要素は、複数の構成要素が１個のモジュールとして実現されたり、一つの構成要素が複数のモジュールで実現されたりしてもよい。また、各構成要素は、ある構成要素が他の構成要素の一部であったり、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していたり、といったような構成であってもよい。
【０１６９】
また、以上説明した各実施形態では、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。
【０１７０】
更に、以上説明した各実施形態では、複数の動作は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。例えば、ある動作の実行中に他の動作が発生したり、ある動作と他の動作との実行タイミングが部分的に乃至全部において重複していたりしていてもよい。
【０１７１】
更に、以上説明した各実施形態では、ある動作が他の動作の契機になるように記載しているが、その記載はある動作と他の動作の全ての関係を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の関係は内容的に支障のない範囲で変更することができる。また各構成要素の各動作の具体的な記載は、各構成要素の各動作を限定するものではない。このため、各構成要素の具体的な各動作は、各実施形態を実施する上で機能的、性能的、その他の特性に対して支障をきたさない範囲内で変更されて良い。
【０１７２】
尚、以上説明した各実施形態における各構成要素は、必要に応じ可能であれば、ハードウェアで実現されても良いし、ソフトウェアで実現されても良いし、ハードウェアとソフトウェアの混在により実現されても良い。
【０１７３】
また、各構成要素の物理的な構成は、以上の実施形態の記載に限定されることはなく、独立して存在しても良いし、組み合わされて存在しても良いしまたは分離して構成されても良い。
【０１７４】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１７５】
（付記１）
画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成部を有する
ユーザビリティ評価装置。
【０１７６】
（付記２）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力する操作対象オブジェクト顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１記載のユーザビリティ評価装置。
【０１７７】
（付記３）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出する注視位置予測部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１または２記載のユーザビリティ評価装置。
【０１７８】
（付記４）
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性算出部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出する意味的類似度算出部と、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力する選択オブジェクト判断部と、を更に含み
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記２記載のユーザビリティ評価装置。
【０１７９】
（付記５）
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出する領域検出部と、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力する領域顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１乃至４のいずれかに記載のユーザビリティ評価装置。
【０１８０】
（付記６）
前記ユーザビリティ情報生成部は、予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１乃至５記載のユーザビリティ評価装置。
【０１８１】
（付記７）
メモリ上に展開された画像の顕著性を示す単位要素毎の要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するための処理部がユーザビリティ情報を生成する
方法。
【０１８２】
（付記８）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力し、
前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する
付記７記載の方法。
【０１８３】
（付記９）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出し、
前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記７または８記載の方法。
【０１８４】
（付記１０）
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出し、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力し、
前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記８記載の方法。
【０１８５】
（付記１１）
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出し、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力し、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記７乃至１０のいずれかに記載の方法。
【０１８６】
（付記１２）
予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記７乃至１１記載の方法。
【０１８７】
（付記１３）
メモリ上に展開された画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するための処理部がユーザビリティ情報を生成する処理を
コンピュータに実行させるプログラム。
【０１８８】
（付記１４）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力し、
前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する処理を
コンピュータに実行させる付記１３記載のプログラム。
【０１８９】
（付記１５）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出し、
前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
コンピュータに実行させる付記１３または１４記載のプログラム。
【０１９０】
（付記１６）
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出し、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力し
前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
コンピュータに実行させる付記１４記載のプログラム。
【０１９１】
（付記１７）
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出し、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力し、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
コンピュータに実行させる付記１３乃至１６のいずれかに記載のプログラム。
【０１９２】
（付記１８）
予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
コンピュータに実行させる付記１３乃至１７記載のプログラム。
【０１９３】
（付記１９）
画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成部を有する
ユーザビリティ評価装置。
【０１９４】
（付記２０）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力する操作対象オブジェクト顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１９記載のユーザビリティ評価装置。
【０１９５】
（付記２１）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出する注視位置予測部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１９または２０記載のユーザビリティ評価装置。
【０１９６】
（付記２２）
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性算出部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出する意味的類似度算出部と、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力する選択オブジェクト判断部と、を更に含み
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記２０記載のユーザビリティ評価装置。
【０１９７】
（付記２３）
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出する領域検出部と、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力する領域顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１９乃至２２のいずれかに記載のユーザビリティ評価装置。
【０１９８】
（付記２４）
前記ユーザビリティ情報生成部は、予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１９乃至２３記載のユーザビリティ評価装置。
【符号の説明】
【０１９９】
１００ ユーザビリティ評価装置
１１０ 入力部
１２０ 処理部
１２１ 顕著マップ作成部
１２２ ユーザビリティ情報生成部
１３０ 出力部
２００ ユーザビリティ評価装置
２１０ 入力部
２２０ 処理部
２２２ ユーザビリティ情報生成部
２２３ 操作対象オブジェクト検出部
２２４ 操作対象オブジェクト顕著性算出部
２３０ 出力部
３００ ユーザビリティ評価装置
３１０ 入力部
３２０ 処理部
３２２ ユーザビリティ情報生成部
３２５ 注視位置予測部
３３０ 出力部
４００ ユーザビリティ評価装置
４１０ 入力部
４２０ 処理部
４２２ ユーザビリティ情報生成部
４２３ 操作対象オブジェクト検出部
４２６ 意味的類似度算出部
４２７ 選択オブジェクト予測部
４３０ 出力部
５００ ユーザビリティ評価装置
５１０ 入力部
５２０ 処理部
５２２ ユーザビリティ情報生成部
５２８ 非コンテンツ領域検出部
５２９ 領域顕著性算出部
５３０ 出力部
６００ ユーザビリティ評価装置
Ｇ１０ 評価対象画像
Ｍ１０ 顕著マップ
Ｍ１１ 位置座標
Ｍ１２ 顕著性値
Ｍ２０ 顕著リスト
Ｍ２１ 操作対象オブジェクト識別子
Ｍ２２ 顕著性値
Ｍ５０ コンテンツ領域顕著リスト
Ｍ５１ 非コンテンツ領域顕著リスト
Ｍ５２ コンテンツ領域識別子
Ｍ５３ コンテンツ領域顕著性値
Ｍ５４ 非コンテンツ領域識別子
Ｍ５５ 非コンテンツ領域顕著性値
Ｐ１０ 諸元情報
Ｐ４０ 諸元情報
Ｐ５０ 諸元情報
Ｐ５３ 領域識別子
Ｑ４０ ユーザ操作対象オブジェクト情報
Ｓ４０ 意味的類似度リスト
Ｓ４２ 意味的類似度値
Ｗ４０ 文字列
Ｗ４１ 文字列
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザビリティ評価装置、方法及びプログラムに関し、特に視覚的なユーザビリティを評価するユーザビリティ評価装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザビリティを評価する技術として、非特許文献１に記載された関連技術がある。非特許文献１に記載されたユーザビリティの評価方法は、操作対象オブジェクト上に書かれている文字とユーザの操作目的の意味的類似度を算出する手段と、算出した意味的類似度を用いてユーザビリティの問題点を抽出する手段を備えている。ユーザの操作目的は、例えば、「ユーザが、端末に入っているシフォンケーキのレシピを検索する」シーンを想定すると、「シフォンケーキのレシピを見る」である。
【０００３】
意味的類似度を算出する手段では、操作対象オブジェクトのラベルの文字列とユーザの操作目的を表す文字列、または、操作対象オブジェクトのラベル間の意味的類似度を計算する。ユーザビリティの問題を抽出する手段では、例えば、操作対象オブジェクト間の意味的類似度の値が高い場合は、それらの操作対象オブジェクトを混同しやすい、と判断してユーザビリティに問題があると判断する。
【０００４】
非特許文献２には、入力画像の色、傾き及び線の分岐などの各特徴量に基づいて特徴マップを作成し、それらの特徴マップの顕著性を統合することで、Ｓａｌｉｅｎｃｙ Ｍａｐ （顕著マップ）を作成する技術が、記載されている。また、非特許文献２には、顕著マップ上で最も顕著性値の高い位置座標を検出することでユーザの注視位置座標を予測する技術が、記載されている。
【０００５】
非特許文献３には、非コンテンツ領域が付与されたウェブページから素性ベクトルを抽出し、それらからチャンキングによって非コンテンツ領域を検出するためのモデルを学習することで、ウェブページ内の非コンテンツ領域を自動的に検出する方法が記載されている。
【０００６】
また、特許文献１には、画像の表示領域から部分領域を特定し、これが所定条件を満足するか否かを判定する手段が記載されている。
【０００７】
特許文献２には、画像を特徴量によって分類する技術が記載されている。
【０００８】
特許文献３には、画像データの特徴量を計算する手段が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００６−２１７１２３号公報
【特許文献２】特開２００７−３１７０３４号公報
【特許文献３】特開平０９−０９１４３０号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Blackmon， M.H. and Polson， P.G. and Kitajima， M. and Lewis， C.， "Cognitive walkthrough for the web"， Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems: Changing our world， changing ourselves， 463-470， 2002， ACM New York， NY， USA
【非特許文献２】Itti, L. and Koch, C. and Niebur, E. and others, "A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis", IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol.20 (11), pp.1254-1259, 1998, Citeseer
【非特許文献３】中村達也、白井清昭、“ウェブページにおける非コンテンツ領域の検出”、言語処理学会第１３回年次大会発表論文集、２３４−２３７、２００７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、上述した先行技術文献に記載された技術においては、画面上のコンテンツのレイアウトや操作対象オブジェクトのデザインなど、画面に表示された画像の、視覚的な特徴に対するユーザビリティの評価ができないという問題があった。
（発明の目的）
本発明の目的は、上述した問題点を解決できるユーザビリティ評価装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明のユーザビリティ評価システムは、画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成手段を有する。
【００１３】
本発明の方法は、画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、処理部が前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成する。
【００１４】
本発明のプログラムは、画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、処理部が前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、画像の視覚的な特徴に対するユーザビリティを評価することが可能になるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】第１乃至第６の実施形態の評価対象画像の例を示す図である。
【図３】第１乃至第６の実施形態における顕著マップのデータの一例を示す図である。
【図４】第１乃至第６の実施形態における顕著マップを画像として表した顕著マップ画像の例である。
【図５】第１乃至第５の実施形態の顕著マップの作成の動作を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図７】第２の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図８】第２及び第３の実施形態において取得される諸元情報の一例を示す図である。
【図９】第２及び第４の実施形態において生成される顕著リストのデータの一例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１１】第３の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１２】第３の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１３】第４の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１４】第４の実施形態において取得される諸元情報の一例を示す図である。
【図１５】第４の実施形態における意味的類似度リストのデータの一例を示す図である。
【図１６】第４の実施形態におけるユーザ操作対象オブジェクト情報の一例を示す図である。
【図１７】第４の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図１８】第５の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１９】第５の実施形態において生成される諸元情報の一例を示す図である。
【図２０】第５の実施形態におけるコンテンツ領域顕著リストのデータの一例を示す図である。
【図２１】第５の実施形態における非コンテンツ領域顕著リストのデータの一例を示す図である。
【図２２】第５の実施形態の処理部の動作を示すフローチャートである。
【図２３】第６の実施形態の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置１００は、入力部１１０と、処理部１２０と、出力部１３０とを含む。
【００１８】
入力部１１０は、たとえば、キーボード及びマウスを含む入力デバイス、あるいはコンピュータを含むデータ入力装置であってもよい。
【００１９】
入力部１１０は、評価対象画像情報Ｇ１０、顕著性閾値ｔ及びピクセル（単位要素とも呼ばれる）個数ｎの入力を受け付け、画像情報Ｇ２０と、顕著性閾値ｔ及びピクセル個数ｎの情報を出力する。図２は、評価対象画像Ｇ１０の例を示す図である。
【００２０】
画像情報Ｇ２０は、例えば図２に示すような評価対象画像Ｇ１０を、描画するためのデータである。具体的には、画像情報Ｇ２０は、例えば、評価対象画像Ｇ１０をピクセルに分割して各ピクセルの色や濃度を数値として表現したビットマップ画像の描画データである。
【００２１】
顕著性閾値ｔは、評価対象画像Ｇ１０中のピクセルが視覚的に顕著であるか否かを判定する基準を示し、例えば「０．３１」などの値である。ピクセル個数ｎは、評価対象画像Ｇ１０中のピクセルの内、視覚的な顕著性の値（後述の顕著性値Ｍ１２に対応、要素顕著性値とも呼ぶ）が顕著性閾値ｔ以上であるピクセル（以後、顕著ピクセルと呼ぶ）の数の上限値を示し、例えば「８０００」などの値である。尚、ピクセル個数ｎは、評価対象画像Ｇ１０中のピクセルの内、顕著ピクセルの割合の上限値で示すようにしても良い。
【００２２】
処理部１２０は、顕著マップ作成部１２１と、ユーザビリティ情報生成部１２２とを含む。
処理部１２０は、中央処理装置（ＣＰＵ）及びメモリ、ハードディスクを含むコンピュータで構成されていても良い。この場合、顕著マップ作成部１２１とユーザビリティ情報生成部１２２での各処理は、コンピュータの記憶媒体に記憶されたプログラムに基づいて実行されるものであってもよい。
【００２３】
顕著マップ作成部１２１は、入力部１１０から出力された画像情報Ｇ２０を受け付け、この画像情報Ｇ２０の各ピクセルの要素顕著性値である顕著性値Ｍ１２を算出し、この顕著性値Ｍ１２に基づいて図３に示すような顕著マップＭ１０のデータを作成する。顕著マップ作成部１２１は、顕著マップＭ１０をユーザビリティ情報生成部１２２に出力する。顕著性値Ｍ１２は、ピクセルの視覚的な顕著性を示す情報である。ここで、顕著性値は、たとえば、画像の単位要素である各ピクセルの輝度・色・方向の特徴を示す値である。
【００２４】
図３は、顕著マップＭ１０のデータの一例を示す図である。図３に示すように、顕著マップＭ１０は、画像情報Ｇ２０中の各ピクセルの位置座標（ｘ座標、ｙ座標）Ｍ１１（図示しない）と視覚的な顕著性値Ｍ１２とを関連付けたデータである。図３に示す顕著マップＭ１０は、例として、評価対象画像Ｇ１０が「６４０×４８０」ピクセルの場合を示している。例えば、最上端かつ最左端のピクセルの位置座標Ｍ１１は、ｘ座標が「１」、ｙ座標が「１」であり、顕著性値Ｍ１２は、「０．０１」である。また、最下端かつ最右端のピクセルの位置座標Ｍ１１は、ｘ座標が「６４０」、ｙ座標が「４８０」であり、顕著性値Ｍ１２は、「０．２１」である。
【００２５】
尚、人間のボトムアップ性の視覚的注意は、一般的に、画像中の視覚的な顕著性値が高い位置に誘導されると考えられている。
【００２６】
図４は、評価対象画像Ｇ１０の顕著マップＭ１０を画像として表した顕著マップ画像の例である。
【００２７】
図５は、顕著マップ作成部１２１における顕著マップＭ１０の作成の動作を示すフローチャートである。
【００２８】
顕著マップ作成部１２１は、入力された画像情報Ｇ２０に対して画像フィルターをかけて色、輝度及び方向などの各特徴を抽出し、各特徴の特徴マップＭ１３（図示しない）を作成する（ステップＳ１１１）。
【００２９】
次に、顕著マップ作成部１２１は、各特徴マップＭ１３を正規化する（ステップＳ１１２）。
【００３０】
次に、顕著マップ作成部１２１は、正規化した各特長マップを統合して、顕著マップＭ１０を作成し、ユーザビリティ情報生成部１２２に出力する（ステップＳ１１３）。
【００３１】
顕著マップ作成部１２１の例として、非特許文献２に記述されている顕著マップの作成手段が挙げられる。
【００３２】
この文献に記述されている顕著性ベース注視モデルの顕著マップＭ１０の作成手順は次の通りである。
【００３３】
まず、顕著性ベース注視モデルは、入力された評価対象画像Ｇ１０にガウシアンフィルタを適用してガウシアンピラミッドを作成する（以後、このガウシアンピラミッドを構成する複数の画像をスケール画像Ｇ３０（図示しない）と呼ぶ）。
【００３４】
次に、顕著性ベース注視モデルは、スケール画像Ｇ３０各々の特徴（輝度・色・方向）を計算し、各スケール画像Ｇ３０の特徴（輝度・色・方向）の値を保持する画像Ｇ３１（図示しない）を作成する。
【００３５】
次に、顕著性ベース注視モデルは、特徴（輝度・色・方向）毎の画像Ｇ３１のスケール間の差分を計算し、算出した差分情報を保持する特徴マップＭ１３を作成する。
【００３６】
次に、顕著性ベース注視モデルは、特徴毎にマップを統合するために特徴マップＭ１３を正規化し、特徴毎にマップを統合した画像Ｇ３３（図示しない）を作成する。
【００３７】
最後に、顕著性ベース注視モデルは、画像Ｇ３３を正規化して１つのマップに統合して顕著マップＭ１０を得る。
【００３８】
これは顕著マップＭ１０の作成手段の１例であり、顕著マップＭ１０を作成する方法はこれに限らない。
【００３９】
評価対象画像Ｇ１０の視覚的顕著性を表すマップが作成できればよいため、顕著マップ作成処理では、図５に示したフローの処理の一部を省略してもよい。具体的には、例えば、特徴マップＭ１３の正規化のステップを省略してもよい。
【００４０】
ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著マップＭ１０の各ピクセルの顕著性値Ｍ１２に基づいて、評価対象画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成する。
【００４１】
具体的には、ユーザビリティ情報生成部１２２は、例えば、顕著ピクセルの個数が、ピクセル個数ｎ以上か否かに基づいて、ユーザビリティ情報を生成する。ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ以上存在するか否かを判断する。そして、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ以上存在すると判断した場合、「顕著ピクセル過多の問題あり（ユーザに掛かる認知負荷が大きいこと）」を示すユーザビリティ情報を生成する。また、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ未満であると判断した場合、「顕著ピクセル過多の問題なし」を示すユーザビリティ情報を生成し、出力部１３０に出力する。
【００４２】
また、ユーザビリティ情報生成部１２２は、例えば、複数の顕著性閾値ｔ毎に各顕著性閾値ｔ以上の顕著性値Ｍ１２を有するピクセルの個数が、ピクセル個数ｎ以上か否かに基づいて、より詳細なユーザビリティ情報を生成してもよい。具体的には、ユーザビリティ情報生成部１２２は、ユーザビリティの問題大、問題中、問題小及び問題なしをそれぞれ判定するための４つの顕著性閾値ｔに基づいて、各顕著性閾値ｔと顕著性値Ｍ１２とを比較する。次に、ユーザビリティ情報生成部１２２は、各顕著性閾値ｔ以上の顕著性値Ｍ１２を有するピクセルの個数が、それぞれピクセル個数ｎ（ｎは、顕著性閾値ごとに異なるものとする）以上か否かに基づいて、ユーザビリティの問題大、問題中、問題小及び問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、出力部１３０に出力する。
【００４３】
また、ユーザビリティ情報生成部１２２は、例えば、顕著ピクセルの個数とピクセル個数ｎの比率に基づいて、ユーザビリティ情報を生成してもよい。具体的には、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセルの個数の、ピクセル個数ｎに対する比率を１００分率で表した数値をユーザビリティ情報として生成する。
【００４４】
尚、顕著性閾値ｔとピクセル個数ｎのデータは、入力部１１０から供給されるのではなく、ユーザビリティ情報生成部１２２に予め設定されていてもよい。
【００４５】
出力部１３０は、処理部１２０の処理結果を表示する表示装置を含む。処理結果は、例えば、上述のユーザビリティ情報のほかに、入力部１１０で入力した評価対象画像Ｇ１０上にその画像情報Ｇ２０から求めた顕著マップＭ１０の顕著性値Ｍ１２を重ね合わせた図（重ね画像）を含む。この場合、ユーザビリティ情報生成部１２２は、ユーザビリティ情報と、評価対象画像Ｇ１０の画像情報Ｇ２０の上に顕著マップＭ１０を重ね合わせた画像の情報（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）とを、出力部１３０に送信することが望ましい。
【００４６】
また、出力部１３０は、処理結果として画像情報Ｇ２０と顕著マップＭ１０の顕著性値Ｍ１２とを処理部１２０から入力し、それらを重ね合わせた画像を生成し表示してもよい。
【００４７】
次に、図１〜３を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。
【００４８】
図６は、本実施形態の処理部１２０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００４９】
図６に示す動作に先立って、入力部１１０は、画像情報Ｇ２０の入力を受け付け、処理部１２０の顕著マップ作成部１２１に送信する。また、入力部１１０は、顕著性閾値ｔ及びピクセル個数ｎの値の入力を受け付け、処理部１２０のユーザビリティ情報生成部１２２に送信する。
【００５０】
処理部１２０の顕著マップ作成部１２１は、画像情報Ｇ２０を受信したことを契機に動作を開始する。
【００５１】
最初に、処理部１２０の顕著マップ作成部１２１は、画像情報Ｇ２０の各ピクセルの顕著性値Ｍ１２を算出し、算出した顕著性値Ｍ１２に基づいて顕著マップＭ１０を作成する。続けて、顕著マップ作成部１２１は、作成した顕著マップＭ１０をユーザビリティ情報生成部１２２に送信する（ステップＳ１０１）。
【００５２】
ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著マップＭ１０を受信し、この顕著マップＭ１０について、顕著ピクセルの個数が、ピクセル個数ｎ以上か否かを決定する（ステップＳ１０２）。
【００５３】
顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ以上である場合（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセル過多の問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する（ステップＳ１０３）。
【００５４】
顕著ピクセルの個数がピクセル個数ｎ未満である場合（ステップＳ１０２でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部１２２は、顕著ピクセル過多の問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する（ステップＳ１０４）。
【００５５】
次に、ユーザビリティ情報生成部１２２は、ステップＳ１０３またはステップＳ１０４のいずれかで生成されたユーザビリティ情報と評価対象画像Ｇ１０の上に顕著マップＭ１０を描いた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）とを、出力部１３０に送信する（ステップＳ１０５）。
【００５６】
以上で処理部１２０の動作は終了し、これら一連の動作に続いて、出力部１３０は、受信したユーザビリティ情報と評価対象画像Ｇ１０の上に顕著マップＭ１０を重ねて描いた図とを、表示する。
【００５７】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置１００の使用者は、ユーザの視覚的注意を誘導しやすい位置が多数存在して、ユーザに必要以上の認知負荷をかけてしまう設計になっていないか否かのユーザビリティを評価する。
【００５８】
上述した本実施形態における効果は、画像の視覚的な特徴に対するユーザビリティを評価することが可能になる点である。即ち、本実施形態によれば、画面上のコンテンツのレイアウトや操作対象オブジェクトのデザインなど、画面上に表示された画像の、視覚的な特徴に対するユーザビリティを評価することが可能になる。
【００５９】
その理由は、評価対象画像Ｇ１０の顕著性値Ｍ１２を算出し、算出した顕著性値Ｍ１２に基づいて、顕著ピクセルの個数が予め定められたピクセル個数以上であるか否かを判断してユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００６０】
図７は、本実施形態の構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置２００は、入力部２１０と、処理部２２０と、出力部２３０とを含む。
【００６１】
入力部２１０は、第１の実施形態で説明した入力部１１０と同等である。
【００６２】
処理部２２０は、顕著マップ作成部１２１と、画面上の操作対象オブジェクトを検出する操作対象オブジェクト検出部２２３と、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４と、ユーザビリティ情報生成部２２２とを備える。操作対象オブジェクト検出部２２３と、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４と、ユーザビリティ情報生成部２２２とは、中央処理装置（ＣＰＵ）及びメモリ、ハードディスクを含むコンピュータで構成されていても良い。この場合、各処理は、コンピュータの記憶媒体に記憶されたプログラムに基づいて実行されるものであってもよい。
【００６３】
顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態で説明したものと同等である。
【００６４】
操作対象オブジェクト検出部２２３は、入力部２１０から受信した画像情報Ｇ２０の情報（第１の実施形態で説明したビットマップ画像の描画データやＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）で記述された画面表示のデータなど）を参照して画面上の１つ或いは複数の操作対象オブジェクトを検出する。そして、操作対象オブジェクト検出部２２３は、検出した操作対象オブジェクトの図８に示すような諸元情報Ｐ１０として、各操作対象オブジェクトの少なくとも位置座標Ｍ１１を取得し、更に、操作対象オブジェクトの幅及び高さの情報を取得(発生)し、取得した諸元情報Ｐ１０を操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４に送信する。図８は、諸元情報Ｐ１０の一例を示す図である。図８に示すように、諸元情報Ｐ１０は、操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と位置座標Ｍ１１と幅と高さとを含む。
【００６５】
操作対象オブジェクト検出部２２３は、ユーザビリティ評価者による入力に基づいて操作対象オブジェクトを検出し、諸元情報Ｐ１０を取得するようにしてもよい。また、操作対象オブジェクト検出部２２３は、画像情報Ｇ２０から自動的に操作対象オブジェクトを検出し、諸元情報Ｐ１０を取得するようにしてもよい。
【００６６】
操作対象オブジェクトを手動で入力する手段の場合、例えば、入力部２１０と出力部２３０とは、そのためのインターフェースを有してもよい。具体的には、出力部２３０が評価対象画像Ｇ１０を表示し、入力部２１０が、マウスで範囲指定された、評価対象画像Ｇ１０上のボタン領域の情報を受け付ける。次に、操作対象オブジェクト検出部２２３は、入力部２１０が受け付けたボタン領域の情報に基づいて、操作対象オブジェクトの位置座標Ｍ１１、幅、高さを含む諸元情報Ｐ１０を取得する。
【００６７】
操作対象オブジェクトを自動で検出する手段の場合、操作対象オブジェクト検出部２２３は、例えば、ＨＴＭＬで記述された画面表示のデータを参照して操作対象オブジェクトを検出する。具体的には、操作対象オブジェクト検出部２２３は、例えば、ＨＴＭＬで記述された画面表示のデータ内からリンクの記述部分である開始タグ＜ａ ｈｒｅｆ＝“ “>と終了タグ＜／a＞の記述（文字列）を検出する。そして、操作対象オブジェクト検出部２２３は、検出された開始タグと終了タグの間に記述されている文字列Ｗ１０（図示しない）を抽出し、これを操作対象オブジェクトとして検出する。次に、操作対象オブジェクト検出部２２３は、検出した操作対象オブジェクトである文字列Ｗ１０の位置座標Ｍ１１、幅、高さを含む諸元情報Ｐ１０を取得し、出力する。
【００６８】
これらは操作対象オブジェクト検出部２２３の動作の１例であり、諸元情報Ｐ１０を取得する方法はこれに限らない。
【００６９】
操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、図９に示すような顕著リストＭ２０を生成する。
【００７０】
図９は、顕著リストＭ２０のデータの一例を示す図である。図９に示すように顕著リストＭ２０は、操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と顕著性値Ｍ２２とを対応付けた組を１つ以上含む。操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、顕著マップ作成部１２１からの顕著マップＭ１０と操作対象オブジェクト検出部２２３からの諸元情報Ｐ１０とに基づいて、各操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２を算出し、顕著リストＭ２０を生成する。例えば、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、諸元情報Ｐ１０に対応する操作対象オブジェクト領域の各ピクセルにおける顕著性値Ｍ１２の最大値を検出し、その最大値を操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２とする。
【００７１】
ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４からの、各操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する。
【００７２】
まず、ユーザビリティ情報生成部２２２は、例えば、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２と、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の最大の顕著性値Ｍ１２とを比較する。操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２が操作対象オブジェクト以外の領域の内の最大の顕著性値Ｍ１２以下の場合、ユーザビリティ情報生成部２２２は、「操作対象オブジェクト以外領域に対する操作対象オブジェクトの顕著性に問題あり」を示すユーザビリティ情報を生成する。また、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２が操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の最大の顕著性値Ｍ１２を超える場合、ユーザビリティ情報生成部２２２は、「操作対象オブジェクト以外領域に対する操作対象オブジェクトの顕著性に問題なし」を示すユーザビリティ情報を生成する。
【００７３】
尚、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の最大の顕著性値Ｍ１２に替えて、この最大の顕著性値Ｍ１２に予め定められた値を加算した数値と操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２とを比較するようにしてもよい。
【００７４】
更に、ユーザビリティ情報生成部２２２は、顕著性値Ｍ２２を相互に比較する。いずれかの顕著性値Ｍ２２間の差が予め定められた差分閾値ｄ以上の場合、ユーザビリティ情報生成部２２２は操作対象オブジェクト間の顕著性差分に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。顕著性値Ｍ２２間の差が予め定められた差分閾値ｄ未満の場合、ユーザビリティ情報生成部２２２は操作対象オブジェクト間の顕著性差分に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。
【００７５】
尚、ユーザビリティ情報生成部２２２は、更に、第１の実施形態のユーザビリティ情報生成部１２２と同様に顕著ピクセルの個数がピクセル個数に基づく、ユーザビリティ情報を生成してもよい。
【００７６】
出力部２３０は、処理部２２０の処理結果を表示する。処理結果は、上述のユーザビリティ情報、各操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２及び評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０の顕著性値Ｍ１２を重ね合わせた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）である。
【００７７】
次に、図７〜図１０を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。尚、以下に示す本実施形態の動作の説明において、第１の実施形態で説明した動作は、本実施形態の動作の説明が不明確にならない範囲内で、省略する。
【００７８】
図１０は、本実施形態の処理部２２０の動作を示すフローチャートである。
【００７９】
図１０に示す動作に先立って、入力部２１０は、画像情報Ｇ２０の入力を受け付け、これを顕著マップ作成部１２１及び操作対象オブジェクト検出部２２３に送信する。
【００８０】
まず、顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態と同様に、顕著マップＭ１０を作成する。続けて、顕著マップ作成部１２１は、作成した顕著マップＭ１０をユーザビリティ情報生成部２２２及び操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４に送信する（ステップＳ２０１）。
【００８１】
次に、操作対象オブジェクト検出部２２３は、受信した画像情報Ｇ２０内の操作対象オブジェクトを検出し、検出した各操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ１０を操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４に送信する（ステップＳ２０２）。
【００８２】
次に、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、顕著マップＭ１０と、操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ１０とを受信し、これらに基づいて各操作対象オブジェクトの視覚的な顕著性値Ｍ２２を算出し、顕著リストＭ２０を生成する。そして、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、生成した顕著リストＭ２０をユーザビリティ情報生成部２２２に送信する（ステップＳ２０３）。
【００８３】
次に、ユーザビリティ情報生成部２２２は、顕著マップＭ１０、及び顕著リストＭ２０を受信する。続けて、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２と、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の最大の顕著性値Ｍ１２とを比較する（ステップＳ２０４）。
【００８４】
そして、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２が、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の、最大の顕著性値Ｍ１２以下の場合（ステップＳ２０４でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト以外領域に対する操作対象オブジェクトの顕著性に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部２３０に送信する（ステップＳ２０５）。
【００８５】
また、操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２が、操作対象オブジェクト以外の領域の顕著性値Ｍ１２の内の、最大の顕著性値Ｍ１２を超えている場合（ステップＳ２０４でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト以外領域に対する操作対象オブジェクトの顕著性に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部２３０に送信する（ステップＳ２０６）。
【００８６】
次に、ユーザビリティ情報生成部２２２は、図９に示す顕著性値Ｍ２２を相互に比較する（ステップＳ２０７）。
【００８７】
そして、顕著性値Ｍ２２間の差が予め定められた差分閾値ｄ以上の場合（ステップＳ２０６でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト間の顕著性差分に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部２３０に送信する（ステップＳ２０８）。
【００８８】
また、顕著性値Ｍ２２間の差が予め定められた差分閾値ｄ未満の場合（ステップＳ２０６でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部２２２は、操作対象オブジェクト間の顕著性差分に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部２３０に送信する（ステップＳ２０９）。
【００８９】
次に、ユーザビリティ情報生成部２２２は、顕著リストＭ２０と評価対象画像Ｇ１０の上に対応する顕著マップＭ１０を描いた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）とを生成し、出力部２３０に送信する（ステップＳ２０９）。
【００９０】
以上で処理部２２０の動作は終了し、これら一連の動作に続いて出力部２３０は、上述のユーザビリティ情報と、顕著リストＭ２０と、その評価対象画像Ｇ１０の上に対応する顕著マップＭ１０とを描いた図を表示する。
【００９１】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置２００の使用者は、操作対象オブジェクトにユーザの注意が向けられるようになっているか否かを評価する。
【００９２】
上述した本実施形態における効果は、第１の実施形態の効果に加え、操作対象オブジェクトにユーザの視覚的注意が誘導されるようになっているか否かを評価することが可能になる点である。
【００９３】
その理由は、画面全域の顕著性値Ｍ１２と画面上の各操作対象オブジェクトの顕著性値Ｍ２２とを比較し、更に操作対象オブジェクトの相互間の顕著性値Ｍ２２を比較してユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１１は、本発明の第３の実施形態の構成を示すブロック図である。図１１に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置３００は、入力部３１０と、処理部３２０と、出力部３３０とを含む。
入力部３１０は、第１の実施形態で説明した入力部１１０と同等である。
【００９４】
処理部３２０は、顕著マップ作成部１２１と注視位置予測部３２５と操作対象オブジェクト検出部２２３とユーザビリティ情報生成部３２２とを備える。顕著マップ作成部１２１と操作対象オブジェクト検出部２２３とは、第１及び第２の実施形態で説明したものと同等である。
【００９５】
注視位置予測部３２５は、顕著マップＭ１０を参照し、ユーザの注視が誘導される位置座標Ｍ１１を予測し、その予測結果を送信する。一般的に、ユーザの注視は、顕著性値Ｍ１２の最も高い場所に誘導される。そこでまず、注視位置予測部３２５は、例えば、顕著マップＭ１０の顕著性値Ｍ１２の内の最も高い顕著性値Ｍ１２を注視顕著性値Ｍ３２（図示しない）とする。続けて、注視位置予測部３２５は、この注視顕著性値Ｍ３２を有するピクセルの位置座標Ｍ１１を注視位置座標Ｃ３０（図示しない）として検出する。そして、注視位置予測部３２５は、この注視位置座標Ｃ３０を予測結果として送信する。この注視位置座標Ｃ３０が、ユーザの注視が誘導される位置であるとする。
【００９６】
また、例えば、注視位置予測部３２５は、以下のようにして注視位置座標Ｃ３０を検出してもよい。まず、注視位置予測部３２５は、各ピクセルの顕著性値Ｍ１２から、そのピクセルに隣接するピクセルそれぞれの顕著性値Ｍ１２を差し引いた差分の平均値Ｍ３５（図示しない）を算出する。次に、注視位置予測部３２５は、平均値Ｍ３５の内の最も高い平均値Ｍ３５を有するピクセルの位置座標Ｍ１１を注視位置座標Ｃ３０として検出する。
【００９７】
ユーザビリティ情報生成部３２２は、ユーザの注視位置座標Ｃ３０と操作対象オブジェクト検出部２２３から受信した諸元情報Ｐ１０に基づいてユーザビリティ情報を抽出する。
【００９８】
具体的には、ユーザビリティ情報生成部３２２は、諸元情報Ｐ１０に基づいて、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域内であるか否かを判定する。注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域内ならば、ユーザビリティ情報生成部３２２は、操作対象オブジェクト対注視位置関係に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。即ち、問題なしを示すユーザビリティ情報は、ユーザの注視位置が操作対象オブジェクトに誘導される設計になっていることを示している。また、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域外ならば、ユーザビリティ情報生成部３２２は、操作対象オブジェクト対注視位置関係に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。
尚、ユーザビリティ情報生成部３２２は、注視位置座標Ｃ３０が予め定められた領域内か否かを、判定してもよい。
また、ユーザビリティ情報生成部３２２は、更に、第１の実施形態のユーザビリティ情報生成部１２２及び第２の実施形態のユーザビリティ情報生成部２２２と同様のユーザビリティ情報を生成してもよい。
【００９９】
次に図１２を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。尚、以下に示す本実施形態の動作の説明において、第１及び第２の実施形態で説明した動作は、本実施形態の動作の説明が不明確にならない範囲内で、省略する。図１２は、本実施形態の処理部３２０の動作を示すフローチャートである。
【０１００】
図１２に示す動作に先立って、入力部３１０は、画像情報Ｇ２０を入力し、これを顕著マップ作成部１２１及び操作対象オブジェクト検出部２２３に送信する。
【０１０１】
まず、顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態と同様に、顕著マップＭ１０を作成する。続けて、顕著マップ作成部１２１は、作成した顕著マップＭ１０を注視位置予測部３２５に送信する（ステップＳ３０１）。
【０１０２】
次に、注視位置予測部３２５は、受信した顕著マップＭ１０内の、最大の顕著性値Ｍ１２を保持する注視位置座標Ｃ３０（図示しない）を検出する。続けて、注視位置予測部３２５は、注視位置座標Ｃ３０と顕著マップＭ１０とをユーザビリティ情報生成部３２２に送信する（ステップＳ３０２）。
【０１０３】
次に、操作対象オブジェクト検出部２２３は、第２の実施形態と同様に、受信した画像情報Ｇ２０内の操作対象オブジェクトを検出し、検出した各操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ１０を取得する。続けて、操作対象オブジェクト検出部２２３は、この諸元情報Ｐ１０をユーザビリティ情報生成部３２２に送信する（ステップＳ３０３）。
【０１０４】
次に、ユーザビリティ情報生成部３２２は、受信した諸元情報Ｐ１０と注視位置座標Ｃ３０とに基づいて、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域内か否かを調べる（ステップＳ３１１）。
【０１０５】
そして、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクト領域内の場合（ステップＳ３１１でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部３２２は、「操作対象オブジェクト対注視位置関係に問題なし」を示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部３３０に送信する（ステップＳ３１２）。
【０１０６】
また、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクト領域外の場合（ステップＳ３１１でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部３２２は、「操作対象オブジェクト対注視位置関係に問題あり」を示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部３３０に送信する（ステップＳ３１３）。
【０１０７】
以上で処理部３２０の動作は終了する。これら一連の動作に続いて出力部３３０は、上述のユーザビリティ情報と顕著リストＭ２０と注視位置座標Ｃ３０と注視顕著性値Ｍ３２と評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０に対応する顕著マップＭ１０を描いた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）とを表示する（ステップＳ３１４）。
【０１０８】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置３００の使用者は、操作対象オブジェクトにユーザの注意が向けられるようになっているか否かを評価する。
【０１０９】
上述した本実施形態における効果は、第１及び第２の実施形態の効果に加え、操作対象オブジェクトにユーザの視覚的注意が誘導されているようになっているか否かを評価することが可能になる点である。
その理由は、ユーザビリティ情報生成部３２２が、諸元情報Ｐ１０に基づいて、注視位置座標Ｃ３０が操作対象オブジェクトの領域内であるか否かを判定するようにしたからである。
［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１１０】
図１３は、本実施形態の構成を示すブロック図である。図１３に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置４００は、入力部４１０と、処理部４２０と、出力部４３０とを含む。
【０１１１】
入力部４１０は、第１の実施形態で説明した入力部１１０の機能及び、入力されたユーザの目的を表す文字列Ｗ４０を受け取り、送信する機能を有する。
【０１１２】
処理部４２０は、顕著マップ作成部１２１と操作対象オブジェクト検出部４２３と注視位置予測部３２５と操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４と意味的類似度算出部４２６と選択オブジェクト予測部４２７とユーザビリティ情報生成部４２２とを備える。
【０１１３】
顕著マップ作成部１２１と操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４と注視位置予測部３２５とは、第１から第３の実施形態で説明したものと同等である。
【０１１４】
操作対象オブジェクト検出部４２３は、受信した画像情報Ｇ２０内の操作対象オブジェクトを検出する。そして、操作対象オブジェクト検出部４２３は、検出した操作対象オブジェクトの少なくとも位置座標Ｍ１１、幅、高さ及びその操作対象オブジェクト内に表記されている文字列Ｗ４１を、諸元情報Ｐ４０として取得し、送信する。図１４は、諸元情報Ｐ４０の一例を示す図である。図１４に示すように、諸元情報Ｐ４０は、操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と位置座標Ｍ１１と幅と高さと文字列Ｗ４１とを含む。
意味的類似度算出部４２６は、入力部４１０から受信したユーザの目的を表す文字列Ｗ４０と、操作対象オブジェクト検出部４２３から受信した操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ４０中の文字列Ｗ４１とに基づいて、ユーザの目的と操作対象オブジェクトの意味的類似度を計算する。そして、意味的類似度算出部４２６は、図１５に示すような意味的類似度リストＳ４０を作成する。
図１５は、意味的類似度リストＳ４０のデータの一例を示す図である。図１５に示すように、意味的類似度リストＳ４０は、ユーザの目的を表す文字列Ｗ４０と操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１とその操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１で示される操作対象オブジェクト内に表記されている文字列Ｗ４１と計算した意味的類似度値Ｓ４２とを対応付けた組を１つ以上含む。
【０１１５】
意味的類似度の計算方法の１例として、非特許文献２に記述されている潜在意味解析（ＬＳＡ：Ｌａｔｅｎｔ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ）が挙げられる。ＬＳＡでは、文字列Ｗ４０及び文字列Ｗ４１をそれぞれ意味空間内のベクトルとして表し、これらのベクトルの成す角の余弦を計算することで文字列Ｗ４０及び文字列Ｗ４１間の意味的類似度を得る。意味的類似度の値は、文字列Ｗ４０及び文字列Ｗ４１のそれぞれに含まれる語の、語間の類似度が高いほど、高い値になる。
選択オブジェクト予測部４２７は、意味的類似度算出部４２６が作成した意味的類似度リストＳ４０に基づいて、ユーザが選択すると予測される操作対象オブジェクトを抽出し、送信する。具体的には、選択オブジェクト予測部４２７は、意味的類似度リストＳ４０に含まれる意味的類似度値Ｓ４２の内で最大の意味的類似度値Ｓ４２に対応する操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１を、ユーザが選択すると予測される操作対象オブジェクトの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１として抽出する。続けて、選択オブジェクト予測部４２７は、この抽出された操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１で示される操作対象オブジェクトの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１、位置座標Ｍ１１、高さ及び幅を、図１６に示すような、ユーザが操作すると予測されるユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０として抽出し、送信する。図１６は、ユーザが操作すると予測されるユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０の一例を示す図である。
【０１１６】
ユーザビリティ情報生成部４２２は、、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４からの顕著リストＭ２０（図９）と、ユーザが選択すると予測されるユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成する。具体的には、例えば、ユーザビリティ情報生成部４２２は、顕著リストＭ２０に含まれる顕著性値Ｍ２２内の、最大の顕著性値Ｍ２２に対応する操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と、ユーザが選択すると予測されるユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０の操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と、が同一であるか否かを判定する。同一である場合、ユーザビリティ情報生成部４２２は、操作対象オブジェクトの一致性に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。同一でない場合、ユーザビリティ情報生成部４２２は、操作対象オブジェクトの一致性に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。
【０１１７】
尚、ユーザビリティ情報生成部４２２は、更に、第１の実施形態のユーザビリティ情報生成部１２２及び第２の実施形態のユーザビリティ情報生成部２２２と同様のユーザビリティ情報を生成してもよい。
【０１１８】
出力部４３０は、処理部４２０の処理結果を表示する。処理結果は、例えば、上述のユーザビリティ情報、評価対象画像Ｇ１０上にその画像情報Ｇ２０から求めた顕著性値Ｍ１２とユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０とを重ね合わせた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）、顕著リストＭ２０（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）及び意味的類似度リストＳ４０（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）などである。
【０１１９】
次に、図１７を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。尚、以下に示す本実施形態の動作の説明において、第１乃至第３の実施形態で説明した動作は、本実施形態の動作の説明が不明確にならない範囲で省略する。
【０１２０】
図１７は、本実施形態の処理部４２０の動作を示すフローチャートである。
【０１２１】
図１７に示す動作に先立って、入力部４１０は、画像情報Ｇ２０とユーザの目的を表す文字列Ｗ４０の入力を受け取り、顕著マップ作成部１２１及び操作対象オブジェクト検出部４２３及び意味的類似度算出部４２６に送信する。
【０１２２】
ステップＳ４０１の動作は、第３の実施形態のステップＳ３０１と同等である。
【０１２３】
次に、操作対象オブジェクト検出部４２３は、受信した画像情報Ｇ２０内の操作対象オブジェクトを検出する。そして、操作対象オブジェクト検出部４２３は、検出した各操作対象オブジェクトの諸元情報Ｐ４０を取得し、これらを操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４及び意味的類似度算出部４２６に送信する（ステップＳ４０３）。
【０１２４】
次に、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、第２の実施形態と同様に、顕著リストＭ２０を生成する。そして、操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４は、生成した顕著リストＭ２０をユーザビリティ情報生成部４２２に送信する（ステップＳ４０４）。
【０１２５】
次に、意味的類似度算出部４２６は、受信した諸元情報Ｐ４０とユーザの目的を表す文字列Ｗ４０とに基づいて、操作対象オブジェクト内に表記されている文字列Ｗ４１と文字列Ｗ４０との意味的類似度を算出して意味的類似度リストＳ４０を作成し、選択オブジェクト予測部４２７に送信する（ステップＳ４０５）。
【０１２６】
次に、選択オブジェクト予測部４２７は、受信した意味的類似度リストＳ４０に基づいて、ユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０を抽出する。そして、選択オブジェクト予測部４２７は、抽出したユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０と意味的類似度リストＳ４０とをユーザビリティ情報生成部４２２に送信する（ステップＳ４０６）。
【０１２７】
次に、ユーザビリティ情報生成部４２２は、顕著マップＭ１０、顕著リストＭ２０、意味的類似度リストＳ４０及びユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０を受信する。続けて、ユーザビリティ情報生成部４２２は、ユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０に含まれる操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と、顕著リストＭ２０に含まれる顕著性値Ｍ２２の内の、最大の顕著性値Ｍ２２に対応する操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１と、の二つの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１が同一であるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。
【０１２８】
そして、二つの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１が同一の場合（ステップＳ４０７でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部４２２は、ユーザ操作対象オブジェクト誘導性に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部４３０に送信する（ステップＳ４０８）。
また、二つの操作対象オブジェクト識別子Ｍ２１が同一でない場合（ステップＳ４０７でＮＯ）、ユーザ操作対象オブジェクト誘導性に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部４３０に送信する（ステップＳ４０９）。
【０１２９】
以上で処理部４２０の動作は終了し、これら一連の動作に続いて出力部４３０は、上述のユーザビリティ情報を表示する。また、出力部４３０は、評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０に対応する顕著マップＭ１０ユーザ操作対象オブジェクト情報Ｑ４０を描いた図を表示してもよい。また、出力部４３０は、意味的類似度リストＳ４０や顕著リストＭ２０などを表示してもよい（ステップＳ４１０）。
【０１３０】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置４００の使用者は、ユーザが選択し操作する操作対象オブジェクトにユーザの注意が向けられるようになっているか否かを評価する。
【０１３１】
上述した本実施形態における効果は、第１、第２及び第３の実施形態の効果に加え、ユーザが選択し操作すると予測される操作対象オブジェクトに、ユーザの視覚的注意が誘導されるようになっているか否かを評価することが可能になる点である。
その理由は、操作対象オブジェクト内に表記されている文字列Ｗ４１とユーザの目的を表す文字列Ｗ４０との意味的類似度を算出してユーザが選択する操作対象オブジェクトを予測し、この予測した操作対象オブジェクトが最大の顕著性値Ｍ２２に対応する操作対象オブジェクトであるか否かを判定してユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［第５の実施形態］
次に、本発明の第５の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１３２】
図１８は、本実施形態の構成を示すブロック図である。図１８に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置５００は、入力部５１０と、処理部５２０と、出力部５３０とを含む。
【０１３３】
入力部５１０は、第１の実施形態で説明した入力部１１０と同等である。
【０１３４】
処理部５２０は、顕著マップ作成部１２１と、非コンテンツ領域検出部５２８と、各領域顕著性算出部５２９と、ユーザビリティ情報生成部５２２とを含む。顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態で説明したものと同等である。
【０１３５】
非コンテンツ領域検出部５２８は、入力部５１０から受信した画像情報Ｇ２０について、有用な情報を含まない非コンテンツ領域を検出する。そして、非コンテンツ領域検出部５２８は、評価対象画像Ｇ１０全域をコンテンツ領域と非コンテンツ領域とに分ける諸元情報Ｐ５０を生成する。図１９は、諸元情報Ｐ５０の一例を示す図である。図１９に示すように諸元情報Ｐ５０は、画像情報Ｇ２０中の各ピクセルの位置座標（ｘ座標、ｙ座標）Ｍ１１と領域識別子Ｐ５３とを関連付けた情報である。図１９に示す諸元情報Ｐ５０は、例として、評価対象画像Ｇ１０が「６４０×４８０」ピクセルの場合を示している。例えば、最上端かつ最左端のピクセルの位置座標Ｍ１１は、ｘ座標が「１」、ｙ座標が「１」であり、領域識別子Ｐ５３は、「４」である。また、最下端かつ最右端のピクセルの位置座標Ｍ１１は、ｘ座標が「６４０」、ｙ座標が「４８０」であり、領域識別子Ｐ５３は、「５」である。
【０１３６】
非コンテンツ領域検出方法の例として、非特許文献３に記載された手法がある。この非コンテンツ領域検出手法は、まず、ウェブページをテキストユニットに分解し、各ユニットが非コンテンツ領域か否かを人が判断して入力し、学習のための教師データを作成する。そして、この非コンテンツ領域検出手法は、作成した教師データを使って教師あり学習を行い、チャンキングモデルを生成することで非コンテンツ領域を自動的に検出する。
【０１３７】
これは非コンテンツ領域検出部５２８の一例であり、非コンテンツ領域を検出する手段はこれに限らない。
【０１３８】
領域顕著性算出部５２９は、顕著マップＭ１０と諸元情報Ｐ５０とに基づいて各領域の顕著性値（後述するコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３及び非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５）を算出する。領域顕著性算出部５２９は、例えば、領域内の各ピクセルが保持する顕著性値Ｍ１２の総和をその領域の顕著性値とすることで、各領域の顕著性値を算出する。そして、領域顕著性算出部５２９は、図２０に示すようなコンテンツ領域顕著リストＭ５０と図２１に示すような非コンテンツ領域顕著リストＭ５１を作成する。
【０１３９】
図２０は、コンテンツ領域顕著リストＭ５０のデータの一例を示す図である。図２０に示すようにコンテンツ領域顕著リストＭ５０は、コンテンツ領域識別子Ｍ５２とコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３とを対応付けた組を１つ以上含む。図２１は、非コンテンツ領域顕著リストＭ５１のデータの一例とを示す図である。図２１に示すように非コンテンツ領域顕著リストＭ５１は非コンテンツ領域識別子Ｍ５４と非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５とを対応付けた組を１つ以上含む。
【０１４０】
ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著リストＭ５０及び非コンテンツ領域顕著リストＭ５１に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する。
【０１４１】
まず、ユーザビリティ情報生成部５２２は、例えば、各コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３と各非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５とを比較する。非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５のいずれかが、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３のいずれか以上の場合、ユーザビリティ情報生成部５２２は、異種領域顕著性差に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。また、全ての非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５がいずれのコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３未満の場合、ユーザビリティ情報生成部５２２は、異種領域顕著性差に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。
尚、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３に替えて、予め定められた数値と非コンテンツ領域とを比較するようにしてもよい。同様に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５に替えて、予め定められた数値とコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３とを比較するようにしてもよい。
【０１４２】
更に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３どうしを相互に比較する。比較した結果、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３間の差のいずれかが予め定められた差分閾値ｄ以上の場合、ユーザビリティ情報生成部５２２はコンテンツ領域顕著性差に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成する。コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３間の差の全てが予め定められた差分閾値ｄ未満の場合、ユーザビリティ情報生成部５２２はコンテンツ領域顕著性差に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成する。
【０１４３】
尚、ユーザビリティ情報生成部５２２は、更に、ユーザビリティ情報生成部１２２と同様のユーザビリティ情報を生成してもよい。
【０１４４】
また、本実施形態は、第２の実施形態、第３の実施形態及び第４の実施形態のいずれを含むようにしても良い。
【０１４５】
出力部５３０は、処理部５２０の処理結果を表示する。処理結果は、上述のユーザビリティ情報、評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０のコンテンツ領域と非コンテンツ領域とを描いた図（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）、及びコンテンツ領域顕著リストＭ５０（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）、非コンテンツ領域顕著リストＭ５１（この情報も、ユーザビリティ情報とも呼ばれる）などである。
【０１４６】
次に、図１８から図２２を参照して本実施形態の動作について詳細に説明する。尚、以下に示す本実施形態の動作の説明において、第１の実施形態で説明した動作は、本実施形態の動作の説明が不明確にならない範囲内で、省略する。
【０１４７】
図２２は、本実施形態の処理部５２０の動作を示すフローチャートである。
【０１４８】
図２２に示す動作に先立って、入力部５１０は、画像情報Ｇ２０の入力を受け付け、これを顕著マップ作成部１２１及び非コンテンツ領域検出部５２８に送信する。
【０１４９】
まず、顕著マップ作成部１２１は、第１の実施形態と同様に、顕著マップＭ１０を作成する。続けて、顕著マップ作成部１２１は、作成した顕著マップＭ１０をユーザビリティ情報生成部５２２及び領域顕著性算出部５２９に送信する（ステップＳ５０１）。
【０１５０】
次に、非コンテンツ領域検出部５２８は、受信した画像情報Ｇ２０内の非コンテンツ領域を検出し、非コンテンツ領域及びそれ以外のコンテンツ領域の諸元情報Ｐ５０を操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４に送信する（ステップＳ５０２）。
【０１５１】
次に、領域顕著性算出部５２９は、顕著マップＭ１０と諸元情報Ｐ５０とに基づいて各コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３及び非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５を算出してコンテンツ領域顕著リストＭ５０、非コンテンツ領域顕著リストＭ５１を作成し、ユーザビリティ情報生成部５２２に送信する（ステップＳ５０３）。
【０１５２】
次に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、顕著マップＭ１０、コンテンツ領域顕著リストＭ５０及び非コンテンツ領域顕著リストＭ５１を受信する。続けて、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３と非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５とを比較する（ステップＳ５０４）。
【０１５３】
そして、非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５のいずれかが、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３のいずれか以上の場合（ステップＳ５０４でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部５２２は、異種領域顕著性差に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部５３０に送信する（ステップＳ５０５）。
【０１５４】
また、全ての非コンテンツ領域顕著性値Ｍ５５が、いずれのコンテンツ領域顕著性値Ｍ５３未満の場合（ステップＳ５０４でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部５２２は、異種領域顕著性差に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部５３０に送信する（ステップＳ５０６）。
【０１５５】
次に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３を相互に比較する（ステップＳ５０７）。
【０１５６】
そして、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３間の差が予め定められた差分閾値ｄ以上の場合（ステップＳ５０６でＹＥＳ）、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性差に問題ありを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部５３０に送信する（ステップＳ５０８）。
【０１５７】
また、コンテンツ領域顕著性値Ｍ５３間の差が予め定められた差分閾値ｄ未満の場合（ステップＳ５０６でＮＯ）、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著性差に問題なしを示すユーザビリティ情報を生成し、これを出力部５３０に送信する（ステップＳ５０９）。
【０１５８】
次に、ユーザビリティ情報生成部５２２は、評価対象画像Ｇ１０の上に対応する顕著マップＭ１０とコンテンツ領域と非コンテンツ領域とを描いた図を生成する。続けて、ユーザビリティ情報生成部５２２は、コンテンツ領域顕著リストＭ５０と非コンテンツ領域顕著リストＭ５１と生成した図とを出力部５３０に送信する（ステップＳ５１０）。
【０１５９】
以上で処理部５２０の動作は終了し、これら一連の動作に続いて出力部５３０は、受信したユーザビリティ情報を表示する。また、出力部５３０は、受信したコンテンツ領域顕著リストＭ５０と、非コンテンツ領域顕著リストＭ５１と、評価対象画像Ｇ１０上にその評価対象画像Ｇ１０のコンテンツ領域と非コンテンツ領域とを描いた図を表示する。
【０１６０】
上述の表示を確認することで、ユーザビリティ評価装置５００の使用者は、非コンテンツ領域にユーザの注意が誘導されないか否かを評価する。
【０１６１】
上述した本実施形態における効果は、第１の実施形態の効果に加え、非コンテンツ領域にユーザの注意が誘導されるか否かを評価することが可能になる点である。
【０１６２】
その理由は、画面全域内の非コンテンツ領域を検出し、コンテンツ領域と非コンテンツ領域の顕著性を比較してユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［第６の実施形態］
次に、本発明の第６の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【０１６３】
図２３は、本実施形態の構成を示すブロック図である。図２３に示すように、本実施形態に係るユーザビリティ評価装置６００は、ユーザビリティ情報生成部１２２を含む。
【０１６４】
ユーザビリティ情報生成部１２２は、例えば図２に示すような評価対象画像Ｇ１０の、図３に示すような顕著マップＭ１０に含まれる、単位要素（例えば、ピクセル）毎の顕著性値Ｍ１２に基づいて、評価対象画像Ｇ１０のユーザビリティ情報を生成する。尚、例えば、図３に示す顕著マップＭ１０は、メモリ（図示しない）上に、図示しない手段によって展開されていてもよい。
【０１６５】
上述した本実施形態における効果は、画像の視覚的な特徴に対するユーザビリティを評価することが可能になる点である。
【０１６６】
その理由は、評価対象画像Ｇ１０の顕著性値Ｍ１２に基づいて、評価対象画像に注意を向けるべきか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成するようにしたからである。
［実施形態の変形］
以上の各実施形態は、それぞれの一部或いは全部を組み合わせて変形してもよい。例えば、実施形態３の処理部３２０に操作対象オブジェクト顕著性算出部２２４を追加し、ユーザビリティ情報生成部３２２は、第２の実施形態のユーザビリティ情報生成部２２２と同様のユーザビリティ情報を生成するようにしてもよい。また、例えば第４の実施形態の処理部４２０に注視位置予測部３２５を追加し、ユーザビリティ情報生成部４２２は、第３の実施形態のユーザビリティ情報生成部３２２と同様のユーザビリティ情報を生成するようにしてもよい。
【０１６７】
以上の各実施形態で説明した各構成要素は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と記憶媒体とを含むコンピュータによって構成されても良い。この場合、記憶媒体は、コンピュータによって各構成要素を機能させるためのプログラムを記憶してもよい。
【０１６８】
以上の各実施形態で説明した各構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はない。例えば、各構成要素は、複数の構成要素が１個のモジュールとして実現されたり、一つの構成要素が複数のモジュールで実現されたりしてもよい。また、各構成要素は、ある構成要素が他の構成要素の一部であったり、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していたり、といったような構成であってもよい。
【０１６９】
また、以上説明した各実施形態では、複数の動作をフローチャートの形式で順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の動作を実行する順番を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。
【０１７０】
更に、以上説明した各実施形態では、複数の動作は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。例えば、ある動作の実行中に他の動作が発生したり、ある動作と他の動作との実行タイミングが部分的に乃至全部において重複していたりしていてもよい。
【０１７１】
更に、以上説明した各実施形態では、ある動作が他の動作の契機になるように記載しているが、その記載はある動作と他の動作の全ての関係を限定するものではない。このため、各実施形態を実施するときには、その複数の動作の関係は内容的に支障のない範囲で変更することができる。また各構成要素の各動作の具体的な記載は、各構成要素の各動作を限定するものではない。このため、各構成要素の具体的な各動作は、各実施形態を実施する上で機能的、性能的、その他の特性に対して支障をきたさない範囲内で変更されて良い。
【０１７２】
尚、以上説明した各実施形態における各構成要素は、必要に応じ可能であれば、ハードウェアで実現されても良いし、ソフトウェアで実現されても良いし、ハードウェアとソフトウェアの混在により実現されても良い。
【０１７３】
また、各構成要素の物理的な構成は、以上の実施形態の記載に限定されることはなく、独立して存在しても良いし、組み合わされて存在しても良いしまたは分離して構成されても良い。
【０１７４】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１７５】
（付記１）
画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成部を有する
ユーザビリティ評価装置。
【０１７６】
（付記２）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力する操作対象オブジェクト顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１記載のユーザビリティ評価装置。
【０１７７】
（付記３）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出する注視位置予測部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１または２記載のユーザビリティ評価装置。
【０１７８】
（付記４）
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性算出部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出する意味的類似度算出部と、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力する選択オブジェクト判断部と、を更に含み
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記２記載のユーザビリティ評価装置。
【０１７９】
（付記５）
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出する領域検出部と、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力する領域顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１乃至４のいずれかに記載のユーザビリティ評価装置。
【０１８０】
（付記６）
前記ユーザビリティ情報生成部は、予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１乃至５記載のユーザビリティ評価装置。
【０１８１】
（付記７）
メモリ上に展開された画像の顕著性を示す単位要素毎の要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するための処理部がユーザビリティ情報を生成する
方法。
【０１８２】
（付記８）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力し、
前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する
付記７記載の方法。
【０１８３】
（付記９）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出し、
前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記７または８記載の方法。
【０１８４】
（付記１０）
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出し、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力し、
前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記８記載の方法。
【０１８５】
（付記１１）
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出し、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力し、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記７乃至１０のいずれかに記載の方法。
【０１８６】
（付記１２）
予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記７乃至１１記載の方法。
【０１８７】
（付記１３）
メモリ上に展開された画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するための処理部がユーザビリティ情報を生成する処理を
コンピュータに実行させるプログラム。
【０１８８】
（付記１４）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力し、
前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する処理を
コンピュータに実行させる付記１３記載のプログラム。
【０１８９】
（付記１５）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出し、
前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
コンピュータに実行させる付記１３または１４記載のプログラム。
【０１９０】
（付記１６）
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出し、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力し
前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
コンピュータに実行させる付記１４記載のプログラム。
【０１９１】
（付記１７）
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出し、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力し、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
コンピュータに実行させる付記１３乃至１６のいずれかに記載のプログラム。
【０１９２】
（付記１８）
予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
コンピュータに実行させる付記１３乃至１７記載のプログラム。
【０１９３】
（付記１９）
画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成部を有する
ユーザビリティ評価装置。
【０１９４】
（付記２０）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力する操作対象オブジェクト顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１９記載のユーザビリティ評価装置。
【０１９５】
（付記２１）
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出する注視位置予測部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１９または２０記載のユーザビリティ評価装置。
【０１９６】
（付記２２）
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性算出部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出する意味的類似度算出部と、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力する選択オブジェクト判断部と、を更に含み
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記２０記載のユーザビリティ評価装置。
【０１９７】
（付記２３）
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出する領域検出部と、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力する領域顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１９乃至２２のいずれかに記載のユーザビリティ評価装置。
【０１９８】
（付記２４）
前記ユーザビリティ情報生成部は、予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
付記１９乃至２３記載のユーザビリティ評価装置。
【符号の説明】
【０１９９】
１００ ユーザビリティ評価装置
１１０ 入力部
１２０ 処理部
１２１ 顕著マップ作成部
１２２ ユーザビリティ情報生成部
１３０ 出力部
２００ ユーザビリティ評価装置
２１０ 入力部
２２０ 処理部
２２２ ユーザビリティ情報生成部
２２３ 操作対象オブジェクト検出部
２２４ 操作対象オブジェクト顕著性算出部
２３０ 出力部
３００ ユーザビリティ評価装置
３１０ 入力部
３２０ 処理部
３２２ ユーザビリティ情報生成部
３２５ 注視位置予測部
３３０ 出力部
４００ ユーザビリティ評価装置
４１０ 入力部
４２０ 処理部
４２２ ユーザビリティ情報生成部
４２３ 操作対象オブジェクト検出部
４２６ 意味的類似度算出部
４２７ 選択オブジェクト予測部
４３０ 出力部
５００ ユーザビリティ評価装置
５１０ 入力部
５２０ 処理部
５２２ ユーザビリティ情報生成部
５２８ 非コンテンツ領域検出部
５２９ 領域顕著性算出部
５３０ 出力部
６００ ユーザビリティ評価装置
Ｇ１０ 評価対象画像
Ｍ１０ 顕著マップ
Ｍ１１ 位置座標
Ｍ１２ 顕著性値
Ｍ２０ 顕著リスト
Ｍ２１ 操作対象オブジェクト識別子
Ｍ２２ 顕著性値
Ｍ５０ コンテンツ領域顕著リスト
Ｍ５１ 非コンテンツ領域顕著リスト
Ｍ５２ コンテンツ領域識別子
Ｍ５３ コンテンツ領域顕著性値
Ｍ５４ 非コンテンツ領域識別子
Ｍ５５ 非コンテンツ領域顕著性値
Ｐ１０ 諸元情報
Ｐ４０ 諸元情報
Ｐ５０ 諸元情報
Ｐ５３ 領域識別子
Ｑ４０ ユーザ操作対象オブジェクト情報
Ｓ４０ 意味的類似度リスト
Ｓ４２ 意味的類似度値
Ｗ４０ 文字列
Ｗ４１ 文字列
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成部を有する
ユーザビリティ評価装置。
【請求項２】
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力する操作対象オブジェクト顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項１記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項３】
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出する注視位置予測部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項１または２記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項４】
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性算出部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出する意味的類似度算出部と、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力する選択オブジェクト判断部と、を更に含み
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項２記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項５】
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出する領域検出部と、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力する領域顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項１乃至４のいずれかに記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項６】
前記ユーザビリティ情報生成部は、予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項１乃至５記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項７】
単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するための処理部がユーザビリティ情報を生成する
方法。
【請求項８】
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力し、
前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する
請求項７記載の方法。
【請求項９】
単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するための処理部がユーザビリティ情報を生成する処理を
コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力し、
前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する処理を
コンピュータに実行させる請求項９記載のプログラム。
【請求項１】
画像の単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するためのユーザビリティ情報を生成し、出力するユーザビリティ情報生成部を有する
ユーザビリティ評価装置。
【請求項２】
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力する操作対象オブジェクト顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項１記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項３】
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力する操作対象オブジェクト検出部と、
ユーザの注視位置を予測して注視位置座標を検出する注視位置予測部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記注視位置座標と前記操作対象オブジェクトの領域とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項１または２記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項４】
前記諸元情報は、前記操作対象オブジェクトに含まれる文字列情報を更に含み、
前記操作対象オブジェクト顕著性算出部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子とを対応付けて出力し、
前記文字列情報とユーザの目的を表す文字列情報との意味的類似度を算出する意味的類似度算出部と、
前記意味的類似度に基づいて、前記操作対象オブジェクトの内からユーザが選択する選択対象オブジェクトを予測し、前記選択対象オブジェクトの識別子を含む選択オブジェクト情報を出力する選択オブジェクト判断部と、を更に含み
前記ユーザビリティ情報生成部は、前記操作対象オブジェクト顕著性値及びこれに対応する前記操作対象オブジェクトの識別子と前記選択オブジェクト情報とに基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項２記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項５】
前記画像におけるコンテンツ領域及び非コンテンツ領域を検出する領域検出部と、
各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の領域顕著性値を算出し、出力する領域顕著性算出部とを更に含み、
前記ユーザビリティ情報生成部は、各前記コンテンツ領域及び各前記非コンテンツ領域の顕著性値に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項１乃至４のいずれかに記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項６】
前記ユーザビリティ情報生成部は、予め定められた顕著性閾値を満足する前記要素顕著性値を有する単位要素の数と予め定められた単位要素個数とを比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成し、出力する
請求項１乃至５記載のユーザビリティ評価装置。
【請求項７】
単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するための処理部がユーザビリティ情報を生成する
方法。
【請求項８】
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力し、
前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する
請求項７記載の方法。
【請求項９】
単位要素毎の顕著性を示す要素顕著性値に基づいて、前記画像内の特定部分に注意を引くことができるか否かを評価するための処理部がユーザビリティ情報を生成する処理を
コンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１０】
前記画像における操作対象オブジェクトを検出し、検出した前記操作対象オブジェクトの領域を示す情報を含む諸元情報を出力し、
前記諸元情報と前記要素顕著性値とに基づいて、前記操作対象オブジェクトの顕著性値に対応する操作対象オブジェクト顕著性値を算出し、出力し、
前記要素顕著性値と前記操作対象オブジェクト顕著性値とを比較した結果及び前記操作対象オブジェクト顕著性値を相互に比較した結果に基づいて、ユーザビリティ情報を生成する処理を
コンピュータに実行させる請求項９記載のプログラム。
【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】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【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】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【公開番号】特開２０１２−４３３５７（Ｐ２０１２−４３３５７Ａ）
【公開日】平成２４年３月１日（２０１２．３．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１８６２４７（Ｐ２０１０−１８６２４７）
【出願日】平成２２年８月２３日（２０１０．８．２３）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年３月１日（２０１２．３．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年８月２３日（２０１０．８．２３）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
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